Estratégias de mercado acionário utilizando previsão de redes neurais em comparação com modelos autorregressivos

Abstract

RESUMOQuando investidores decidem se aventurar pelo mercado de renda variável, como no mercado de ações, buscam um método que proporcione mais segurança durante a tomada de decisão. Na prática, não há como saber quais ativos se tornarão um investimento lucrativo nem se a predição de um método é melhor que a de outro. Diante disso, este artigo apresenta o desenvolvimento de um método heurístico, utilizando como variáveis de transição o volume negociado e o próprio retorno defasado. Após o desenvolvimento e a aplicação da rede neural, o resultado é confrontado com a predição de um modelo linear, utilizando alguns critérios de avaliação propostos posteriormente. O método heurístico, que conta com uma rede neural multilayer perceptron, treinada com o algoritmo de retropropagação de erro, foi comparado com um modelo autorregressivo de médias móveis (ARMA). Com base nos resultados, pode-se perceber que, embora os dois procedimentos tenham um desempenho satisfatório, a rede neural possui um poder de explicação maior do que aquele dos modelos ARMA.Palavras-chave: Redes Neurais. Trade System. Modelos ARMA. Multilayer Perceptron.

Médias móveis como rastreador de tendências para investimentos no mercado de ações

“…Ainda, foi de nido a entrada na operação com a utuação do ativo no grá co e detalhando duas situações de ganhos no mercado: i) comprado, simulando os ganhos com a alta do ativo e; ii) vendido, ganhos obtidos com a queda do ativo. Cada operação é marcada com o valor da ação na compra e na venda, sua respectiva variação de preço em porcentagem, comparado com a variação do Índice Ibovespa do mesmo período, assim como em estudos anteriores (BATISTA; GOMES; GONÇALVES, 2021; GUIMARÃES; ARAÚJO; BARBEDO, 2011;MIRANDA;CERETTA;LOPES, 2015).…”