Trabalho apresentado em evento
Utilização de aprendizado de maquina para classificação de tendências de retornos de ativos
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Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
O presente trabalho teve como objetivo principal explorar a t´ecnica support vector machines (SVM)
para tomada de decis˜ao de investimento, avaliando sua capacidade preditiva de mapear oportunidades
de ganho em movimentos de alta. Assim, a SVM foi utilizada com o intuito de classificar os ativos
com potencial de alcan¸car um determinado ganho proposto. Para execu¸c˜ao da pesquisa, foi utilizado
ativos listados no ´ındice Ibovespa. O per´ıodo explorado compreendeu de janeiro de 2002 a dezembro
de 2016. O resultado da pesquisa apresenta constata¸c˜oes interessantes acerca do efeito que a defini¸c˜ao
de targets mais elevados de ganhos esperados provoca, sendo que no caso ´e verificado uma melhor
qualidade da classifica¸c˜ao dos sinais, que n˜ao necessariamente ´e detectado pelas m´etricas de avalia¸c˜ao
de modelos classificadores.
Abstract
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
ISBN
DOI
Citação
PAIVA, F. D. et al. Utilização de aprendizado de maquina para classificação de tendências de retornos de ativos. In: WORKSHOP OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLIED TO FINANCE, 2018, São José dos Campos. [Anais]… [S.l.]: [s.n.], 2018. p. 1-7.