Comparative Analysis between Genetic Programming and Machine Learning Algorithms in Forecasting Financial Trends - Pedroza, Marcos V. R.; Silva, Carlos A. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este estudo apresenta uma análise comparativa entre a Programação Genética (GP) e cinco algoritmos de aprendizado de máquina (SVM, AdaBoost, XGBoost, LSTM e DNN) aplicados à previsão de tendências financeiras. Os dados utilizados compreendem séries históricas diárias dos índices NASDAQ, S&P 500 e Nikkei 225, no período de janeiro de 2015 a janeiro de 2025. A avaliação do desempenho foi realizada com base nas métricas Sharpe Ratio e Sortino Ratio, considerando tanto o retorno quanto o risco associado. Os resultados indicam que a GP demonstrou maior estabilidade nos mercados asiáticos, enquanto os modelos LSTM e XGBoost se destacaram por seus desempenhos superiores em mercados norte-americanos.