MACHINE LEARNING APLICADO EM AÇÕES NO MERCADO FINANCEIRO B3 - Mattos Braga, Bruno; Augusto Siscoutto, Robson; Luiz de Almeida, Leandro; Assis da Silva, Francisco (Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 2022)
Todos os dias novos CPFs são cadastrados na bolsa de valores, pessoas buscando maior rentabilidade, se expondo a grandes riscos sem ao menos saber analisar as melhores oportunidades. Sempre que se inicia a aprender algo é normal ter muitas dificuldades e desafios, pois o ato de conhecer algo “novo” é desafiador, ainda mais quando envolve dinheiro. Sendo assim, foi realizada uma análise comparativa entre alguns dos métodos de Inteligência Artificial aplicados em padrões na bolsa de valores, visando melhorar a assertividade das operações realizadas, tendo sua eficiência estatisticamente comprovada aumentando as chances das operações serem vencedoras. Os algoritmos foram treinados separadamente a partir de dados históricos de cinco ações, sendo elas: Petrobrás, Itaú, Bradesco, Vale e Ambev utilizando os algoritmos de Regressão Linear, Support Vector Machine (SVM), K Nearest Neighbor (KNN), Floresta Aleatória e Árvores de Decisão. Mas podendo ser aplicado a qualquer outro ativo.