Uma estratégia automatizada de investimento por meio de redes neurais artificiais e preditores econométricos

• Ciniro A. L. Nametala Universidade Federal de Minas Gerais
• Alexandre Pimenta Universidade Federal de Minas Gerais
• Adriano César M. Pereira Universidade Federal de Minas Gerais
• Eduardo G. Carrano Universidade Federal de Minas Gerais

DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2016.5957

Resumo

Sistemas de informação que tem por objetivo realizar previsões em séries temporais financeiras e negociar a partir destas estão sujeitos a diversos riscos, pois o mercado acionário sofre influências de diferentes origens continuamente. O estudo das finanças quantitativas aborda métodos para tratamento de problemas desta natureza, fato que se dá, principalmente, por meio do uso de inteligência computacional. Neste trabalho é apresentada uma estratégia automatizada (robô investidor) que combina previsões feitas por redes neurais artificiais e preditores econométricos em uma segunda rede neural, esta age como um comitê de decisão. As previsões são utilizadas para gerar sinais de compra ou venda por meio de um modelo de negociação incorporado ao algoritmo. Os experimentos foram conduzidos com séries reais referentes a três ações de alta liquidez, uma commoditie e um índice de mercado. Os resultados obtidos são comparados de forma financeira frente à aplicação individual de cada preditor e, também, a técnicas clássicas de mercado.

Palavras-chave: Sistemas de informação inteligentes, finanças quantitativas, econometria de séries temporais, redes neurais artificias

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