Técnicas de machine learning para trading

• Autor(a) principal: MORAES, Herik Evangelinelis de
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Scientia – Repositório Institucional
• Texto Completo: https://repositorio.pgsscogna.com.br//handle/123456789/54224
• topic: Aprendizado de Máquina; Ciência de Dados

A inteligência artificial está cada vez mais presente atualmente e tornam diversas aplicações possíveis. O processo decisório do mercado financeiro somado a sua complexidade, faz com que seja necessária uma inteligência capaz de analisar as nuances e as particularidades específicas de cada ativo, porém a emoção e a falta de disciplina fazem com que a previsão do mercado fique mais complexo. Os métodos estatísticos do machine learning possibilitam que a máquina aprenda com dados passados de forma inteligente e possam auxiliar de forma racional dos processos decisórios do mercado. Com isso, o objetivo do trabalho foi estudar a respeito de técnicas de machine learning aplicadas ao trading, analisando assim os processos observados ao longo do desenvolvimento de um modelo preditivo. O presente trabalho é uma revisão bibliográfica, trazendo um texto dissertativo expositivo que mostra os passos para a construção de um modelo de machine learning, expõe o funcionamento de algoritmos de machine learning, bem como a viabilidade da implementação de um modelo para o mercado de investimentos voltado para trading.