Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
VIeira, Carlos Eduardo |
| Orientador(a): |
Araújo, Gustavo Silva |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/33113
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Resumo: |
O objetivo do presente trabalho é verificar a aplicabilidade da utilização de aprendizado de máquina para a criação de um modelo preditivo de suporte a tomada de decisão de compra ou venda de contratos futuros de dólar no mercado intra diário brasileiro. A metodologia utilizada foi a coleta de dados durante o ano de 2021, a seleção dos principais indicadores de análise gráfica utilizados pelos operadores atualmente e o desenvolvimento de um código que gere um modelo preditivo utilizando-se inteligência artificial e aprendizado de máquina tendo como dados de entrada os indicadores gráficos selecionados. O trabalho mostra que é possível criar um modelo de suporte a tomada de decisão de entrada em operações com aprendizado de máquina tendo atingido um percentual de acerto superior a 75% nas operações sugeridas. O resultado final apresentado utiliza o modelo Random Forest Regressor para gerar sugestões de operações de compra ou venda tendo como entrada indicadores como o Estocástico, o Índice de Força Relativa, o Volume Financeiro, as Médias Móveis, o VWAP, o MACD e as Bandas de Bollinger. |
