Redes neurais convolucionais aplicadas à negociação de ativos no mercado financeiro - Nascimento, D. G. (2021)
Previsão do mercado financeiro tem sido um desafio bastante popular nas pesquisas de Aprendizado de Máquina (AM). O desejo da maioria dos investidores é tomar decisões com base em critérios objetivos que venham a proporcionar maior retorno nas operações. Recentemente, estudos têm usado técnicas de Aprendizado Profundo (AP), como Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks - CNN), para realizar regressão nos preços ou classificação de sinal de negociação em ativos do mercado financeiro. Neste trabalho, é proposta uma arquitetura de sistema que utilizada uma CNN a fim de realizar a indicação da melhor operação para cada momento no mercado de ações, este sistema foi chamado CNN Trading Classifier (CNN-TC). Este sistema é composto por pré-processamento dos dados, classificação pelo modelo CNN e tomada de decisão no mercado. O mesmo foi avaliado com base em dados das bolsas de valores brasileira e americana em três períodos diferentes, para isto foram feitas avaliação estatística, utilizando as métricas de classificação acurácia, precisão, revocação e F1, e financeira com base nas classificações realizadas pelo modelo. Além disso foi realizado um teste em ambiente simulado utilizando o software MetaTrader a fim de atestar a eficácia desta abordagem. Os resultados mostram que o sistema teve resultados estatísticos e financeiros melhores na maioria das avaliações em comparação com o uso de outros modelos de AP e superou a estratégia Buy and Hold (BH) e retornos da renda fixa.