Estudo da aplicação de redes neurais artificiais para predição de séries temporais financeiras

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Dametto, Ronaldo César
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Redes neurais artificiais; Previsão séries temporais financeiras; Ensemble de redes neurais; Long short-term memory (LSTM); Artificial neural networks; Financial time series forecast; Ensemble of neural networks
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/157058

O aprendizado de máquina vem sendo utilizado em diferentes segmentos da área financeira, como na previsão de preços de ações, mercado de câmbio, índices de mercado e composição de carteira de investimento. Este trabalho busca comparar e combinar três tipos de algoritmos de aprendizagem de máquina, mais especificamente, o método Ensemble de Redes Neurais Artificias com as redes Multilayer Perceptrons (MLP), auto-regressiva com entradas exógenas (NARX) e Long Short-Term Memory (LSTM) para predição do Índice Bovespa. A amostra da série do Ibovespa foi obtida pelo Yahoo!Finance no período de 04 de janeiro de 2010 a 28 de dezembro de 2017, de periodicidade diária. Foram utilizadas as séries temporais referentes a cotação do Dólar, além de indicadores numéricos da Análise Técnica como variáveis independentes para compor a predição. Os algoritmos foram desenvolvidos através da linguagem Python usando framework Keras. Para avaliação dos algoritmos foram utilizadas as métricas de desempenho MSE, RMSE e MAPE, além da comparação entre as previsões obtidas e os valores reais. Os resultados das métricas indicam bom desempenho de predição pelo modelo Ensemble proposto, obtendo 70% de acerto no movimento do índice, porém, não conseguiu atingir melhores resultados que as redes MLP e NARX, ambas com 80% de acerto.