Sistema de tomada de decisão no mercado de ações utilizando aprendizado de máquina

Abstract

Este trabalho se concentra no estudo da aplicação do modelo de Random Forest na classificação dos melhores momentos de compra e venda de um ativo no mercado de ações brasileiro, funcionando assim como um sistema de trading. O aprendizado da classificação dos momentos de compra e venda é realizado com uso de indicadores de mercado, calculados a partir da série histórica de preços. Para possibilitar a aplicação de dados não estacionários no modelo, durante a etapa de pré-processamento, a técnica de diferenciação fracionária é aplicada. Além disso, este trabalho inclui o gerenciamento de risco na estratégia de trading.