Aprendizado de Máquina na Detecção de Tendências em Bolsa De Valores

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Giesel, Marcelo Rubens
• Orientador(a): Araújo, Ricardo Matsumura de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação
• Departamento: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Bolsa de valores; Learning machine; Artificial intelligence; Stock market
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8599

Este trabalho tem por objetivo verificar a viabilidade de utilização do algoritmo de detecção de tendências de NIKOLOV (2012) no mercado de ações brasileiro. São realizadas identificações das diferenças entre os ambientes da aplicação original do algoritmo e do ambiente da bolsa de valores, e sugeridas quatro adaptações ao algoritmo. Em uma das adaptações verificou-se resultado positivo, retorno financeiro acima do benchmark utilizado, que foi a técnica de operação de cruzamento de médias móveis. O trabalho é finalizado com sugestões de melhorias e de outros tipos de testes.