Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro
Este trabalho realiza a caracterização e análise dos dados de séries temporais de cotações históricas de 9 ativos (i.e., BBAS3, PETR4, JBSS3, KROT3, LAME4, MRVE4, NATU3, RADL3 e TIMP3) de segmentos distintos do índice Bovespa (Ibovespa) com a proposta de avaliar 8 modelos de classificação. Além diss...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade de Passo Fundo (UPF)
2020-01-01
|
| Series: | Revista Brasileira de Computação Aplicada |
| Online Access: | http://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/9106 |
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| author | Eduardo Jabbur Machado Carlos Alberto Silva de Assis Adriano Cesar Machado Pereira |
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| author_sort | Eduardo Jabbur Machado |
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| description | Este trabalho realiza a caracterização e análise dos dados de séries temporais de cotações históricas de 9 ativos
(i.e., BBAS3, PETR4, JBSS3, KROT3, LAME4, MRVE4, NATU3, RADL3 e TIMP3) de segmentos distintos do índice
Bovespa (Ibovespa) com a proposta de avaliar 8 modelos de classificação. Além disso, propõe a utilização da
combinação de modelos de inteligência computacional (deep learning e machine learning) para a realização de
predição de tendências possibilitando a execução e/ou o cancelamento das ordens de compra e venda (gatilho)
no arcabouço implementado. Por fim, avalia o comportamento de cada estratégia de negociação proposta em
relação à Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhor
entendimento do comportamento do mercado financeiro. |
| first_indexed | 2024-12-11T02:04:24Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2176-6649 |
| language | English |
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| publishDate | 2020-01-01 |
| publisher | Universidade de Passo Fundo (UPF) |
| record_format | Article |
| series | Revista Brasileira de Computação Aplicada |
| spelling | doaj.art-930f4f2907b54b82b9647b70da8db7972022-12-22T01:24:25ZengUniversidade de Passo Fundo (UPF)Revista Brasileira de Computação Aplicada2176-66492020-01-01121163110.5335/rbca.v12i1.91069106Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado FinanceiroEduardo Jabbur Machado0Carlos Alberto Silva de AssisAdriano Cesar Machado PereiraDEPARTAMENTO DE MODELAGEM MATEMÁTICA E COMPUTACIONAL DO CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA DE MINAS GERAIS (CEFET-MG)Este trabalho realiza a caracterização e análise dos dados de séries temporais de cotações históricas de 9 ativos (i.e., BBAS3, PETR4, JBSS3, KROT3, LAME4, MRVE4, NATU3, RADL3 e TIMP3) de segmentos distintos do índice Bovespa (Ibovespa) com a proposta de avaliar 8 modelos de classificação. Além disso, propõe a utilização da combinação de modelos de inteligência computacional (deep learning e machine learning) para a realização de predição de tendências possibilitando a execução e/ou o cancelamento das ordens de compra e venda (gatilho) no arcabouço implementado. Por fim, avalia o comportamento de cada estratégia de negociação proposta em relação à Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhor entendimento do comportamento do mercado financeiro.http://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/9106 |
| spellingShingle | Eduardo Jabbur Machado Carlos Alberto Silva de Assis Adriano Cesar Machado Pereira Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro Revista Brasileira de Computação Aplicada |
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