Previsão das movimentações de ativos financeiros usando ensemble learning para implementação de um portfólio descorrelacionado - Baptista, Gabriel Costa; Rodrigues, Carlos Alberto (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2024: Anais da XXIV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e SergipeDO - 10.5753/erbase.2024.4399, 2024)
Este artigo explora a aplicação das técnicas de ensemble learning bagging, boosting, stacking e voting, em algoritmos de negociação voltados para um portfólio de ativos descorrelacionados no mercado de futuros brasileiro. Com base nos princípios da Teoria Moderna do Portfólio (TMP), a pesquisa busca mitigar riscos e melhorar a precisão das previsões, aplicando o método walk-forward para ajustar continuamente os modelos aos dados. A eficácia das previsões é avaliada com métricas tradicionais, enquanto o desempenho das estratégias de negociação é analisado considerando a integração das previsões.