Mercado de ações: estudo da previsibilidade utilizando séries temporais aplicadas em machine learning
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Tipo
TCC
Data
2019-12
Autores
Defacio, Felipe Seixas
Bronzati, Vitor Ribeiro
Bronzati, Vitor Ribeiro
Orientador
Silva, Gustavo Rocha da
Título da Revista
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Título de Volume
Membros da banca
Programa
Resumo
Este trabalho se propõe a estudar a previsão de séries temporais com os dados de Fechamento das
ações da Vale SA e os valores das Cotas do fundo de investimento AIG SEGUROS. Para a previsão
serão utilizados cinco diferentes métodos de machine learning aplicando scripts em Python e
bibliotecas específicas, sendo eles: Média Móvel, Regressão Linear, K-Nearest Neighbors, Auto
ARIMA e Prophet do Facebook. Através desse estudo será mostrado como métodos computacionais
podem contribuir na realização de investimentos. Nesse sentido, a melhor performance para o
conjunto da Vale SA foi obtida pela técnica K-Nearest Neighbors e a pior pela Regressão Linear.
Ainda assim, mesmo com o método KNN os valores previstos estão distantes dos valores reais e
apresentam um erro RMS elevado e por isso não podem ser os únicos parâmetros a serem avaliados
na hora de realizar investimentos. Com os dados do fundo de investimento por outro lado, o melhor
desempenho foi decorrente do método Prophet do Facebook, e o pior pelo K-Nearest Neighbors.
Neste caso, os erros obtidos foram pequenos e abaixo de 10 e podem ser utilizados como método de
análise de tendências de fundos.
Descrição
Palavras-chave
stock market forecast , machine learning , moving avarage , linear regression , k-nearest neighbor , arima , fbprophet , investimentos , cotas do fundo de investimento , métodos de machine learning