Aplicação de support vector machine para previsão do comportamento de ações negociadas no mercado brasileiro

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Gabriel Donadio
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/232129
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Sócio-Econômico. Economia.
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spelling Aplicação de support vector machine para previsão do comportamento de ações negociadas no mercado brasileiroSupport Vector MachineAnálise fundamentalistaAnálise técnicaAlocação capitalTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Sócio-Econômico. Economia.Alocação de capital tem sido um grande desafio para os investidores da economia moderna devido à grande quantidade, variedade e volatilidade dos investimentos. Devido à complexidade inerente a este processo, existem ferramentas que podem ser de extrema valia para auxiliar a tomada de decisão dos investidores, entre as quais se destacam os modelos estatísticos e computacionais. O desenvolvimento de técnicas econométricas modernas e os avanços computacionais, proporcionaram o aperfeiçoamento de algoritmos que auxiliam a descoberta de padrões, previsão de rentabilidade e redução de dimensionalidade, como é o caso das máquinas de vetores de suporte. O presente trabalho busca testar ferramentas que possam auxiliar o processo de seleção de portfólio dos investidores. Para isto foram treinados quatro modelos de aprendizado de máquina para as tarefas de classificação (previsão do comportamento do preço da ação) e regressão (previsão do retorno da ação). A amostra compreendeu ações de seis empresas negociadas no mercado brasileiro, durante o período de 27 anos (de 18 de agosto de 1994 à 16 de dezembro de 2021), totalizando 40.562 observações. Os dois modelos de classificação treinados somente com variáveis advindas da análise fundamentalista ou da análise técnica apresentaram acurácia baixa, próximo ao aleatório. Notou-se uma melhora significativa no desempenho do modelo treinado com a combinação das variáveis provenientes das análises fundamentalistas e técnicas (R² = 0,707). Este resultado vem ao encontro da literatura, a qual aponta que modelos híbridos podem fornecer uma melhor acurácia na previsão das ações. Por fim, o modelo de regressão apresentou resultados satisfatórios somente quando aplicados a amostras de determinadas empresas, como a Vale S.A. (R² = 0,790) e a Petróleo Brasileiro S.A. (R² = 0,663). Concluiu-se, portanto, que o algoritmo support vector machine, treinado para a tarefa de classificação, com variáveis advindas das análises técnicas e fundamentalistas, pode auxiliar os investidores no processo de decisão de alocação de capital.Florianópolis, SCCaldeira, João FroisUniversidade Federal de Santa CatarinaCosta, Gabriel Donadio2022-03-11T20:32:36Z2022-03-11T20:32:36Z2022-03-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis46 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/232129info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-03-11T20:32:36Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/232129Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-03-11T20:32:36Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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