Navegando por Autor "Assis, Carlos Alberto Silva de"

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    Predição de tendências em séries financeiras utilizando metaclassificadores
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2019-04-24) Assis, Carlos Alberto Silva de; Pereira, Adriano César Machado; Carrano, Eduardo Gontijo; http://lattes.cnpq.br/4022838844024162; http://lattes.cnpq.br/6813736989856243; http://lattes.cnpq.br/4301459614232149; Pereira, Adriano César Machado; Carrano, Eduardo Gontijo; Pereira, Marconi de Arruda; Paiva, Felipe Dias; Dalip, Daniel Hasan; Pádua, Flávio Luís Cardeal; Cardoso, Rodrigo Tomás Nogueira
    A previsão do comportamento de ativos financeiros é uma linha de pesquisa que vem sendo investigada por diversas técnicas ao longo dos últimos anos. Mesmo com inúmeras pesquisas, prever preços de ativos ou tendências continua sendo uma tarefa extremamente difícil, uma vez que tal comportamento está ligado às incertezas do mercado financeiro e outros fatores. Desta forma, neste trabalho foi desenvolvido um meta-classificador baseado em métodos de inteligência computacional para descobrir tendências de preço para ativos de bolsa de valores, como a B3. O kernel do meta-classificador é baseado na ferramenta WEKA, onde 7 classificadores são combinados para serem otimizados na etapa seguinte pela meta-classificação. Testes foram realizados com alguns dos ativos mais líquidos de diferentes setores e o ativo que acompanha o índice Bovespa da B3, são eles: BOVA11, CIEL3, ITUB4, PETR4, USIM5, CMIG4, GGBR4, KROT3 e GOLL4. Os resultados foram satisfatórios, apresentando uma boa acurácia na classificação com até 57%, além de resultados financeiros com ganhos de até 100% do valor de capital inicialmente investido. Também tivemos bons resultados quando comparamos com os baselines buy-and-hold, aleatório e estratégia inversa.