PREDIÇÃO DE TENDÊNCIA NOS PREÇOS DE ATIVOS FINANCEIROS USANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Resumo

Este trabalho teve como objetivo apresentar uma análise utilizando técnicas de inteligência artificial para predição de tendências dos preços de ativos financeiros. Para isso, foram desenvolvidos modelos de aprendizado de máquina utilizando Long Short-Term Memory (LSTM). Para isso, o problema foi modelado como sendo uma classificação binária, na qual utilizamos como entrada atributos derivados da série temporal do preço, definidos como Indicadores de Análise Técnica, assim como preços realizados dos ativos utilizados. Foram utilizados dados diários de cinco ativos: Ambev (ABEV3), Banco Bradesco (BBDC4), Itaú Unibanco (ITUB4), Petrobrás (PETR4) e Vale (VALE3). Além da resolução do problema de previsão de tendência, foram realizadas simulações do retorno financeiro de estratégias de investimento utilizando a saída dos modelos como fonte para tomada de decisão. Os resultados das previsões ficaram acima do algoritmo baseline proposto para comparação. Entretanto, as simulações de retorno realizadas se mostraram satisfatórias em apenas algumas ações.