Predição do mercado financeiro com uma arquitetura de extração de contexto baseada em decomposição de series temporais - Oliveira, Guilherme Albertini de (2022)
O mercadodeaçõesdoBrasilseencontraemumagrandealta.Duranteapandemiada COVID-19,abolsabrasileirateveumcrescimentonaquantidadedepessoasfísicasde92,1% entreosanos2019e2020.Estefatosedeveadiversosfatores,dosquaisosprincipaisestão:a disseminação domercadodeaçõesviaredessociais,propagandasemcomunidadesdevídeose a baixadataxadejurosdopaísnesteperíodo.Destemodo,comaaltadenegociadoresnabolsa, a buscaporalgoritmosquereduzemorisconasoperaçõesdeativos,visandomaximizarolucro obtido nacompraevendadepapeis,tambémcresce.Muitostrabalhossugeremautilizaçãode métodosde machinelearning paraaprediçãodevaloresnabolsa.Contudo,obterresultados assertivoscomaaltavolatilidade,enão-linearidadedassériestemporaisdabolsa,aindaéum desafio. Sendoassim,estetrabalhopropõeumanovametodologiaparamodelarmatematica- mente osdadosfinanceirosdabolsadevalores,utilizandoredesneuraisrecorrentes,técnicas de decomposiçãodesériestemporais,correlaçãoentrebolsaseativosearquiteturasdeextração de contextos.Comaarquiteturapropostatambémfoipossívelfazeraprediçãodepontosde reversãodequedaparaaltaoudealtaparabaixa,dosvaloresdeumadeterminadaação.Como resultado,osmelhoresalgoritmosparaaregressãoforamosquefizeramautilizaçãoderedes Long Short-TermMemory (LSTM)e DiscreteWaveletTransform (DWT),comesemutilização de extraçãodecontextos,amboscom0.9de RootMeanSquaredError (RMSE). Porém,estes algoritmossão,emmédia,38%melhorquandotreinadosomentenabolsabrasileira.Paraaclas- sificação osmelhoresalgoritmosforamosquefizeramautilizaçãodeLSTMjuntamentecom DWT,e EchoStateNetwork (ESN) comDWT,com35%e34.6%de f1-score, respectivamente. Porfim,foipossívelobservarque,emgeral,ametodologiapropostatemmelhoresresultadosem relaçãoàsmétricasestatísticas,quandocomparadocomalgoritmostradicionaisquenãofazem o usodatécnicadeextraçãodecontextoparasériestemporais