Estudo comparativo de modelos supervisionados com janela deslizante para predição do mercado de ações com base em indicadores técnicos

Abstract

O mercado de ações apresenta grandes desafios ao tentar prever suas tendências, por isso, existem muitos artigos que buscam fazer essa previsão. Contudo, em muitos desses artigos, utiliza-se dados do próprio dia para fazer o cálculo do valor estimado do dia, o que pode ser considerado um cenário não realista, já que na realidade, não se sabe quais serão os valores futuros das ações. Esse trabalho tem como objetivo fazer um estudo comparativo de modelos para predição dos valores de ações de empresas de diferentes setores da bolsa de valores brasileira utilizando suas cotações e diferentes indicadores técnicos conhecidos. Para isso serão comparados quatro modelos baseados nos algoritmos SVR, ν-SVR,KRRe regressão linear. Esses modelos terão seus hiper-parâmetros ajustados e utilizarão apenas dados passados para suas predições por meio da técnica de janela deslizante, e diferentes janelas serão utilizadas, para observar como cada algoritmo se comporta em diferentes cenários. Com isso, será possível observar, para quase todos os cenários de teste e métricas adotadas,que o algoritmo KRR desempenha melhor que os outros algoritmos comparados para prever os preços e as tendências do mercado.