Predição de preço de ações utilizando aprendizado de máquina.

Abstract

O mercado de ações é um lugar em que pessoas podem comprar e vender ações com a intenção obter lucro nessas transações. Neste trabalho, o objetivo é construir um modelo de aprendizagem de máquina que possa predizer o preço futuro de fechamento de ações dada as informações de dias anteriores. Para isso, separaram-se algumas ações pegando os dados de abertura, fechamento, alta, baixa, e volume das mesmas, para treinar modelos de aprendizagem de máquina que possam predizer o preço de fechamento do dia seguinte. Comparou-se a robustez do método Support Vector Regression, XGBoost, Convolutional Neural Networks e Long Short-term Memory na predição do preço de ações. Comparado com a literatura, foi reduzido, no melhor caso, o erro médio percentual em 2.16% com o modelo XGBoost.