Uso de espaço de fase e redes complexas para predição de tendências em séries temporais de dados financeiros - Oliveira, Vinicius Alencar (2024)
Este estudo aborda a importância da análise de dados no mercado financeiro e a crescente utilização de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para previsões acuradas. Explora-se a necessidade de ferramentas avançadas para lidar com a complexidade dos dados temporais, incluindo métodos não lineares e reconstrução do espaço de fase. A pesquisa propõe três modelos distintos para detecção de tendências em séries temporais financeiras: Redes Complexas, Random Forest sem expansão pelo espaço de fase e Random Forest com expansão pelo espaço de fase. Os resultados indicam melhorias na precisão das previsões de tendência, especialmente nos modelos que incorporaram a reconstrução do espaço de fase. Este estudo contribui para o avanço do conhecimento ao demonstrar a eficácia da combinação de técnicas de redes complexas e aprendizado de máquina na análise de séries temporais financeiras. Além disso, oferece insights valiosos para investidores e gestores de portfólio, possibilitando decisões mais informadas e precisas no mercado financeiro. Apesar das promessas dessas abordagens, algumas limitações foram identificadas, como a necessidade de testar os modelos em um conjunto mais amplo de séries temporais e a complexidade computacional das técnicas propostas. No entanto, essas limitações abrem oportunidades para futuras pesquisas, que podem explorar técnicas de otimização computacional e integração de outras técnicas avançadas de IA e ML para aprimorar a acurácia das previsões de tendência no mercado financeiro.