Rede de unidades recorrentes chaveadas e transformadas discretas de ondaletas à previsão e operação no mercado financeiro

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Biazon, V.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: Redes neurais (Computação); Bolsa de valores
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3210; https://doi.org/10.31414/EE.2021.D.131312

Operar no mercado de ações sempre trás consigo o desafio de escolher a melhor decisão a ser tomada a cada passo no tempo. O problema é intensificado pela teoria de que não é possível prever uma série temporal do mercado financeiro uma vez que toda informação relacionada ao preço da ação já está contida em si, teoria conhecida como Hipótese dos Mercados Eficientes - Efficient Market Hypothesis (EMH). Embora o mercado em geral não tenha tendências distinguíveis, portanto sendo consistente com a EMH, existem várias janelas de tempo onde há alguma previsibilidade de certa extensão nos dados caso consideremos o uso de indicadores técnicos. Neste trabalho é proposto um novo modelo que busca se beneficiar de tais períodos operando para escolher suas decisões e aguardando o melhor momento para executá-las. Este modelo, chamado Rede de Transformada Discreta de Ondaletas e Unidade Recorrente Chaveada - Discrete Wavelet Transform Gated Recurrent Unit Network (DWT-GRU), é dividido em três módulos, sendo eles, o pré processamento dos dados pela transformada de wavelets, o treinamento e a predição do preço de fechamento da ação para dois dias no futuro e a tomada da decisão baseada na avaliação do gradiente do preço de fechamento. O modelo proposto foi comparado com outras arquiteturas de Rede Neural Recorrente - Recurrent Neural Network (RNN), com e sem o uso de pré processamento de ondaletas, e a estratégia de "comprar e segurar". Os resultados mostraram que o modelo proposto superou todos as métricas estatísticas, de acurácia, precisão, revocação e F1, e retorno financeiro de todos os modelos de comparação estabelecidos nas ações analisadas do mercado financeiro brasileiro. As ações analisadas como base para o estudo foram as blue-chips do índice do IBOVESPA sendo elas a PETR4, VALE3, ITUB4, ABEV3, e a Fundo de Índice Negociado em Bolsa - Exchange-Traded Fund (ETF) que espelha o próprio índice, BOVA11. Para dados de treinamento foram utilizados dados desde 2001 para as ações e desde 2008 para a Fundo de Índice Negociado em Bolsa - Exchange-Traded Fund (ETF) BOVA11. Por fim é apresentado o resultado financeiro da aplicação do algoritmo em operações em tempo real de swing-trade comprovando sua eficácia e vencendo a estratégia de "comprar e segurar".