Análise comparativa das técnicas de previsão da movimentação do dólar no mercado financeiro brasileiro: uma abordagem utilizando Machine Learning - Santos, Víctor Souza; Rodrigues, Carlos Alberto (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e SergipeDO - 10.5753/erbase.2025.13752, 2025)
Este trabalho compara algoritmos de aprendizado de máquina para prever a variação do dólar frente ao real, buscando o modelo mais preciso. Utilizando dados históricos e séries temporais, foram aplicadas técnicas supervisionadas de classificação. Avaliaram-se os algoritmos: Random Forest, Rede Neural, SVR, SVC, Regressão Linear e KNN. Random Forest e Rede Neural se destacaram, com acurácias de 93,68% e 89,47%. Já SVC, SVR e KNN apresentaram desempenho inferior. A Regressão Linear teve desempenho intermediário, servindo como referência. Conclui-se que modelos capazes de capturar relações não lineares são mais eficazes na previsão cambial em cenários voláteis.