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Título: Um estudo sobre aprendizado de máquina aplicado à modelagem de retornos de ações
Autor(es): Santos Júnior, José Gilmar Alves
Palavras-chave: Máquinas de vetores de suporte;Aprendizado de máquina;Mercado de ações;Séries temporais financeiras
Referência: SANTOS JÚNIOR, José Gilmar Alves. Um estudo sobre aprendizado de máquina aplicado à modelagem de retornos de ações. 2015. 124f. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.
Resumo: O comportamento do preço de ações tem sido objeto de estudo há mais de um século, e as primeiras aplicações de inteligência artificial na previsão de retornos datam da década de 1980. Neste trabalho, foi realizado um estudo sobre a aplicação de máquinas de vetores de suporte na previsão de aspectos da distribuição de probabilidade de taxas de retorno futuras dos preços de ações do mercado brasileiro: com base em valores anteriores das taxas de retorno e volatilidades, ambas extraídas dos preços, deseja-se verificar se a sua utilização é vantajosa em relação a modelos estatísticos mais simples. Através da comparação do desempenho de diversos modelos (lineares, não lineares baseados em máquinas de vetores de suporte e híbridos) em séries temporais com amostragens semanal, diária e intraday de dez minutos, foi evidenciado que: (a) modelos híbridos geram previsões mais precisas do que os demais nas séries de volatilidades; (b) a aplicação de máquinas de vetores de suporte na previsão de valores esperados e intervalos de previsão para taxas de retorno não leva a ganhos em relação a modelos lineares; e (c) a abordagem de tratar a evolução de séries temporais como função pode levar a resultados similares aos alcançados (e muito aquém do melhor possível), caso as séries sejam não lineares contaminadas por ruído aditivo de grande magnitude.