Sistema de tomada de decisão no mercado de ações utilizando aprendizado de máquina. - Santos, Thiago Rayam Souza (2023)
Este trabalho apresenta a aplicação de modelos de aprendizado de máquina baseados em árvores de decisão na avaliação dos momentos ideais para compra e venda de ativos no mercado de ações brasileiro. O aprendizado dos modelos é conduzido utilizando indicadores de mercado, calculados a partir da série histórica de preços. O trabalho apresenta uma aplicação prática, abordando o desafio do tratamento de variáveis não estacionárias, bem como a seleção das melhores variáveis para o modelo. Além de avaliar a capacidade de classificação dos melhores momentos de compra e venda, o estudo também inclui uma análise da aplicação dos modelos na geração de ordens de compra e venda, com a realização do backtesting no período de 2017 até 2023. Os resultados obtidos são comparados com a estratégia conhecida como Moving Average Crossover e uma estratégia baseada em ordens aleatórias, além de serem comparados com o Buy and Hold.