Forex prophet: can machine learning turn predictions into profits?

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Baamonde, Gustavo Pimentel
Orientador(a): Pereira, Pedro L. Valls
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Câmbio
Previsão econômica
Aprendizado do computador
Análise de séries temporais
Palavras-chave em Inglês:
Exchange rate
Forecasting
Machine learning
Time series
Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/36894
Resumo: A previsão da taxa de cãmbio é uma tarefa importante e desafiadora para agentes econômicos, dado a não linearidade e instablidade de modelos para este ativo. Nesta dissertação, comparamos diferentes modelos estatísticos e testamos sua capacidade de previsão para o câmbio. Mais especificamente, utilizamos duas bases de dados, uma com dados financeiros e frequência semanal, e outro com dados macroêconomicos e frequêcia mensal, que vão de janeiro de 2006 à março de 2023. Estamos interessamos em saber se conseguimos prever a direção correta de movimento do câmbio para criar uma estratégia long/short a ser replicada na vida real. Os resultados apontam que apenas uma classe seleta de modelos consegue obter lucros consistentes ao longo de nossa amostra, mas que esta é relativamente variável e depende da base de dados e do período utilizado.
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spelling Baamonde, Gustavo PimentelEscolas::EESPMarçal, Emerson FernandesPrince, Diogo dePereira, Pedro L. Valls2025-05-12T14:15:06Z2025-05-12T14:15:06Z2025-04-15https://hdl.handle.net/10438/36894A previsão da taxa de cãmbio é uma tarefa importante e desafiadora para agentes econômicos, dado a não linearidade e instablidade de modelos para este ativo. Nesta dissertação, comparamos diferentes modelos estatísticos e testamos sua capacidade de previsão para o câmbio. Mais especificamente, utilizamos duas bases de dados, uma com dados financeiros e frequência semanal, e outro com dados macroêconomicos e frequêcia mensal, que vão de janeiro de 2006 à março de 2023. Estamos interessamos em saber se conseguimos prever a direção correta de movimento do câmbio para criar uma estratégia long/short a ser replicada na vida real. Os resultados apontam que apenas uma classe seleta de modelos consegue obter lucros consistentes ao longo de nossa amostra, mas que esta é relativamente variável e depende da base de dados e do período utilizado.The forecasting of exchange rates is an important and challenging task for economic agents, given the nonlinearity and instability of models for this asset. In this dissertation, we compare different statistical models and test their forecasting ability for exchange rates. More specifically, we use two datasets: one with financial data at a weekly frequency and another with macroeconomic data at a monthly frequency, covering the period from January 2006 to March 2023. We are particularly interested in determining whether we can predict the correct direction of exchange rate movements to develop a long/short strategy that can be replicated in real life. The results indicate that only a select class of models can achieve consistent profits throughout our sample, but their performance varies considerably depending on the dataset and the period analyzed.engCâmbioPrevisão econômicaAprendizado do computadorAnálise de séries temporaisExchange rateForecastingMachine learningTime seriesEconomiaCâmbioPrevisão econômicaAprendizado do computadorAnálise de séries temporaisForex prophet: can machine learning turn predictions into profits?info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVORIGINALdissertacao_Gustavo_2024 (35).pdfdissertacao_Gustavo_2024 (35).pdfPDFapplication/pdf8214748https://repositorio.fgv.br/bitstreams/9f359b2e-6b4a-4b9c-8504-aeace6a4ed7f/downloade746e85a1c303556aad92e73e9ee88a2MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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