Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro
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Data de Publicação: | 2020 |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | https://doi.org/10.5335/rbca.v12i1.9106 http://hdl.handle.net/1843/68567 |
Resumo: | 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 índiceBovespa (Ibovespa) com a proposta de avaliar 8 modelos de classificação. Além disso, propõe a utilização dacombinação de modelos de inteligência computacional (deep learning e machine learning) para a realização depredição 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 emrelação à Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhorentendimento do comportamento do mercado financeiro. |
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2024-05-22T22:01:12Z2024-05-22T22:01:12Z2020-01-081211631https://doi.org/10.5335/rbca.v12i1.91062176-6649http://hdl.handle.net/1843/68567Este 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 índiceBovespa (Ibovespa) com a proposta de avaliar 8 modelos de classificação. Além disso, propõe a utilização dacombinação de modelos de inteligência computacional (deep learning e machine learning) para a realização depredição 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 emrelação à Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhorentendimento do comportamento do mercado financeiro.Investing in the stock market is one of the fastest and most attractive ways to make considerable prots in a short period of time. However, due to large variations and uctuations in this type of market, investors are subject to risks that can also result in large losses. In order to avoid that other students and interested in the nancial market area have to spend a lot of time on their research in the implementation of algorithms and can dedicate eorts in creating, validating and improving their trading strategies, this work proposes the design and implementation of a automated framework consisting of 5 stages: Data Extraction, Data Characterization and Transformation, Classication of Trend Forecasting Models, Operation Strategy and Results Analysis. During the simulations, historical quotation data of 9 assets traded on the Brazil Balcão Exchange (B3) was evaluated, for a period of 741 in the Validation stage, for the 8 proposed trend forecasting models. As a result and validation of the proposed framework, a consolidated table containing data (performance, operation / risk and statistics) and 2 graphs: series of closing price and series of accumulated capital (liquid and gross returns and operating cost) evolution of trends will be presented for each of the assets and trend forecasting modelsporUniversidade Federal de Minas GeraisUFMGBrasilICEX - INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATASICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃORevista Brasileira de Computação AplicadaCiência da ComputaçãoMercado de ações - PrevisãoMercado financeiroNegociaçãoAprendizado do computadorAlgoritmos de aprendizado de máquinaCaracterização e transformação de dadosEstratégias de negociaçãoMedidas de riscoMercado de açõesModelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado FinanceiroModeling, implementation and evaluation of negotiation strategies based on learning algorithms of machine for the financial marketinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttps://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/9106Eduardo Jabbur MachadoCarlos Alberto Silva de AssisAdriano Cesar Machado Pereiraapplication/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGLICENSELicense.txtLicense.txttext/plain; charset=utf-82042https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/68567/1/License.txtfa505098d172de0bc8864fc1287ffe22MD51ORIGINALModelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro.pdfModelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro.pdfapplication/pdf1136704https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/68567/2/Modelagem%2c%20Implementa%c3%a7%c3%a3o%20e%20Avalia%c3%a7%c3%a3o%20de%20Estrat%c3%a9gias%20de%20Negocia%c3%a7%c3%a3o%20Baseadas%20em%20Algoritmos%20de%20Aprendizado%20de%20M%c3%a1quina%20para%20o%20Mercado%20Financeiro.pdfd4de8c1f9944aa91109477316e67aaf0MD521843/685672024-05-22 19:01:14.07oai:repositorio.ufmg.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2024-05-22T22:01:14Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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