Previsão de preços de ações utilizando inteligência artificial
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
O uso da Inteligência artificial pode por meio de análise de dados de séries temporais consegue prever a tendência dos preços das ações, possibilitando ajudar na tomada de decisões. O presente artigo teve como objetivo analisar e aplicar técnicas de análise de dados utilizando inteligência artificial para prever tendências dos preços das ações e auxiliar os investidores sobre qual decisão tomar na hora de comprar ou vender. Utilizaram-se três algoritmos de aprendizagem de máquina ARIMA, PROPHET e LSTM, onde todos os testes foram realizados no Google Colab e posteriormente após definir o melhor modelo foi elaborada uma aplicação web denominada The Seer com uso do framework Django o que possibilitou a realização das previsões com mais facilidade. A validação dos modelos foi realizada com base nos valores de fechamento diário de duas ações e uma ETF negociadas na BM&F Bovespa. Ambos os modelos conseguiram melhor resultado para o período de até 60 dias, sendo que os modelos ARIMA e PROPHET conseguiram melhor precisão para um período de até 30 dias. O modelo LSTM obteve melhor métrica RMSE e MAPE para os 90 dias observados. Por fim pode concluir que o trabalho conseguiu atingir o objetivo proposto
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Keywords
Análise e Desenvolvimento de Sistemas - estudo e ensino, Prophet, Aprendizagem de máquina, Arima