Simulação de negociações em instrumentos do índice IBOVESPA utilizando machine learning

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Marretti, Roberto Bruno Lemes
• Orientador(a): Omar, Nizam
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: bolsa de valores; mercado de capitais; inteligência artificial; aprendizado de máquina; análise técnica
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24511

A previsão e compreensão do mercado de capitais é uma tarefa naturalmente desa fiadora devido a complexidade e abrangência de variáveis do mercado financeiro. Analistas e investidores utilizam sistemas de software com finalidade de ajuda-los na tomada de decisão operacional e estratégica na negociação de instrumentos financeiros com o auxílio da análise técnica, análise fundamentalista e de modelos matemáticos que permitem especi ficar parâmetros, períodos e regras, possibilitando observar o comportamento de estratégias de negociação, baseando-se em dados de instrumentos fi nanceiros como o histórico de atuação de preço, volume, volatilidade, etc. Estudos recentes sugerem a utilização de técnicas de inteligência arti ficial aliado aos estudos da análise técnica, fundamentalista e de modelos estatísticos para classi ficar e identifi car instrumentos financeiros com potenciais oportunidades investimento. Neste aspecto, o presente trabalho tem por objetivo realizar a implementa ação de métodos de aprendizado de máquina e inferência de resultados em ações do índice IBOVESPA do mercado de ações brasileiro com o uso de dados obtidos da B3. Os resultados obtidos demonstram que a utilização e combinação de diferentes heurísticas computacionais fornecem resultados confiáveis, enfatizando a aplicabilidade de técnicas de inteligência arti ficial sobre as hipóteses de investimentos tradicionais.