Modelos de deep learning e previsão de preço de ações: estudos de casos da bolsa brasileira. - Pinheiro, Thiago José (2022)
O objetivo deste trabalho tem o intuito de verificar e comparar os modelos de Redes Neurais Recorrentes de aprendizado profundo RNN univariado e multivariado denominados nesse trabalho como RNN-U e RNN-M e modelos LSTM univariado e multivariado denominados LSTM-U e LSTM-M, considerando-se como estudo de caso as ações da PETR3, PETR4, ITUB4 e ABEV3. Duas foram as contribuições deste estudo: primeiro, propor e avaliar pelo teste da razão da variância se as ações selecionadas seguem um processo estocástico Random Walk ou a validade da HME na forma sua forma fraca; segundo, propor e aplicar a técnica de validação cruzada para séries temporais para avaliar o poder preditivo de modelos de RNN e LSTM univariados e multivariados na previsão dos preços de ações. Os resultados empíricos do teste da razão da variância mostraram que os retornos de ações da PETR3 e PETR4 apresentam autocorrelação serial negativa de primeira ordem, enquanto os retornos de ações da ABEV3 e lTUB4 apresentam autocorrelação serial negativa também de ordens superiores. Com efeito, como os modelos RNN LSTM-U e RNN LSTM-M possuem memória curta (1 período) e longa (múltiplos períodos), reportaram maior poder preditivo em termos das várias métricas usadas, do que os modelos RNN-U e RNN-M que possuem apenas memória curta ou de 1 período, no caso de ações da ABEV3 e lTUB4.