MACHINE LEARNING APLICADO EM AÇÕES NO MERCADO FINANCEIRO B3

Autores

  • Bruno Mattos Braga UNOESTE - Universidade do Oeste Paulista
  • Robson Augusto Siscoutto
  • Leandro Luiz de Almeida
  • Francisco Assis da Silva

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Bolsa de Valores, Candlestick

Resumo

Todos os dias novos CPFs são cadastrados na bolsa de valores, pessoas buscando maior rentabilidade, se expondo a grandes riscos sem ao menos saber analisar as melhores oportunidades. Sempre que se inicia a aprender algo é normal ter muitas dificuldades e desafios, pois o ato de conhecer algo “novo” é desafiador, ainda mais quando envolve dinheiro. Sendo
assim, foi realizada uma análise comparativa entre alguns dos métodos de Inteligência Artificial aplicados em padrões na bolsa de valores, visando melhorar a assertividade das operações realizadas, tendo sua eficiência estatisticamente comprovada aumentando as chances das operações serem vencedoras. Os algoritmos foram treinados separadamente a partir de dados
históricos de cinco ações, sendo elas: Petrobrás, Itaú, Bradesco, Vale e Ambev utilizando os algoritmos de Regressão Linear, Support Vector Machine (SVM), K Nearest Neighbor (KNN), Floresta Aleatória e Árvores de Decisão. Mas podendo ser aplicado a qualquer outro ativo.

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Publicado

2022-07-04

Como Citar

MACHINE LEARNING APLICADO EM AÇÕES NO MERCADO FINANCEIRO B3. (2022). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 14(1), 57-66. https://revistas.unoeste.br/index.php/ce/article/view/4281

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