Uma Estratégia para Alocação de Carteira de Ações usando Algoritmos de Aprendizado de Máquina e Regras Fuzzy - Gambim, Mario; Camargo, Heloisa A.; Lucca, Giancarlo; Dimuro, Graçaliz; Asmus, Thiago (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
No mercado de ações, investidores interessados em investimentos de longo prazo buscam formas de selecionar ações com potencial de valorização futura para melhorar seus rendimentos. Os métodos de aprendizado de máquina têm um longo histórico de aplicações no mercado financeiro. Este artigo apresenta e avalia uma estratégia simples e eficaz para alocação de carteiras de ações, que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para prever o desempenho das ações e selecionar algumas delas para compor a carteira. O método proposto é particularmente útil para investidores com pouco conhecimento do mercado. Os resultados obtidos mostram que a estratégia proposta levou à alocação de carteiras com lucros superiores aos do índice de mercado S&P500 e aos de um método manual conhecido na literatura.