REDES COMPLEXAS E APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA SÉRIES TEMPORAIS FINANCEIRAS E GERENCIAMENTO DE PORTFÓLIO
Palavras-chave:
Redes de Ações , Inteligência Artificial, Computação financeira, Gestão de Portifólio, Previsão de MarcadoResumo
Redes complexas têm sido uma forma de analisar o mercado financeiro através de uma perspectiva mais ampla e não tão individualizada. Esse tipo de análise, também conhecida como redes financeiras ou redes de ações, tem atraído a atenção de inúmeros pesquisadores das áreas de computação, matemática, estatística e física. Ao invés de analisar cada ação ou série temporal de preços de forma isolada, esse tipo de abordagem permite que sejam extraídas informações sobre o comportamento do mercado de uma forma topológica, onde as ações são representadas pelos vértices de um grafo e as arestas representam os relacionamentos entre eles. Tendo em vista essa estrutura de redes, esse artigo busca analisar a diferença entre dois tipos de redes: uma construída utilizando os preços reais dos ativos e outra, os preços previstos para os ativos, através de um modelo de aprendizagem de máquina.
