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Um método algorítmico para operações na bolsa de valores baseado em ensembles de redes neurais para modelar e prever os movimentos dos mercados de ações

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Um método algorítmico para operações na bolsa de valores baseado em ensembles de redes neurais para modelar e prever os movimentos dos mercados de ações

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Título Um método algorítmico para operações na bolsa de valores baseado em ensembles de redes neurais para modelar e prever os movimentos dos mercados de ações
Outro título An Algorithmic Trading based on Neural Network Ensembles to Model and Predict Stock Market Movements
Autor Giacomel, Felipe dos Santos
Orientador Galante, Renata de Matos
Data 2016
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Banco : Dados
Redes neurais
[en] Classification
[en] Neural networks
[en] Prediction
[en] Stock markets
[en] Time series
Resumo A previsão de séries temporais financeiras tem sido um tópico popular da literatura nos últimos anos. Contudo, embora muitos estudos de previsão de séries temporais foquem na previsão exata de valores futuros, defendemos que este tipo de previsão é de difícil aplicação em cenários reais, sendo mais vantajoso transformar este problema de previsão em um problema de classificação que indique se a série temporal irá subir ou descer no próximo período. Neste trabalho é proposto um método de compra e venda de ações baseado nas previsões feitas por dois ensembles de redes neurais adaptados para diferentes perfis de investimento: um para investidores moderados e outro para investidores mais agressivos. Os resultados desses ensembles preveem se determinada ação irá subir ou descer no próximo período ao invés de prever seus valores futuros, permitindo que se criem recomendações de operações de compra ou venda para o próximo período de tempo. A criação de tais ensembles, contudo, pode encontrar dificuldades no fato de que cada mercado se comporta de uma maneira diferente: fatores como a sazonalidade e a localidade da bolsa de valores são determinantes no desenvolvimento das redes neurais apropriadas. Para mostrar a eficiência do nosso método em diferentes situações, o mesmo é avaliado exaustivamente em dois conjuntos de dados diferentes: os mercados de ações norteamericano (S&P 500) e brasileiro (Bovespa). Operações reais foram simuladas nestes mercados e fomos capazes de lucrar em 89% dos casos avaliados, superando os resultados das abordagens comparativas na grande maioria dos casos.
Abstract Financial time series prediction has been a hot topic in the last years. However, although many time series prediction studies focus on the exact prediction for future values, we defend that this kind of prediction is hard to apply in real scenarios, being more profitable to transform the prediction problem into a classification problem that indicates if the time series is going to raise or fall in the next period. In this work we propose a stock buy and sell method based on predictions made by two neural network ensembles adjusted for different investment profiles: one for moderate investors and another for aggressive investors. The results of these ensembles predict if certain stock will raise of fall in the next time period instead of predicting its future values, allowing the creation of buy and sell operations recommendations for the next time period. The creation of such ensembles, however, can find difficulties in the fact that each market behaves in a different manner: factors as the seasonality and the location of the stock market are determinant in the development of the appropriate neural networks. To show the efficiency of our method in different situations, it is tested exhaustively in two differents datasets: the north american (S&P 500) and brazilian (Bovespa) stock markets. Real operations were simulated in these markets and we were able to profit in 89% of the tested cases, outperforming the results of the comparative approaches in most of the cases.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/134586
Arquivos Descrição Formato
000988403.pdf (1.815Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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