MACHINE LEARNING APPLIED IN STOCKS IN THE FINANCIAL MARKET B3

Authors

  • Bruno Mattos Braga UNOESTE - Universidade do Oeste Paulista
  • Robson Augusto Siscoutto
  • Leandro Luiz de Almeida
  • Francisco Assis da Silva

Keywords:

Artificial intelligence, Stock Exchange, Candlestick

Abstract

Every day, new CPFs are registered on the stock exchange, people seeking greater profitability, exposing themselves to great risks without even knowing how to analyze the best opportunities. Whenever you start to learn something, it is normal to have many difficulties and challenges, as the act of knowing something “new” is challenging, especially when it involves money. Therefore, a comparative analysis was carried out between some of the Artificial Intelligence methods applied to standards on the stock exchange, aiming to improve the assertiveness of the operations carried out, with their efficiency statistically proven increasing the chances of the operations being winners. The algorithms were trained separately from historical data of five stocks, namely: Petrobras, Itaú, Bradesco, Vale and Ambev using the algorithms of Linear Regression, Support Vector Machine
(SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest and Decision Trees. But it can be applied to any other asset.

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Published

2022-07-04

How to Cite

MACHINE LEARNING APPLIED IN STOCKS IN THE FINANCIAL MARKET B3. (2022). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 14(1), 57-66. https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/4281

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