Predição do mercado financeiro com uma arquitetura de extração de contexto baseada em decomposição de series temporais
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Tipo de produção
Dissertação
Data
2022
Autores
Oliveira, Guilherme Albertini de
Orientador
Rodrigues, Paulo Sérgio Silva
Periódico
Título da Revista
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Citação
OLIVEIRA, Guilherme Albertini de. Predição do mercado financeiro com uma arquitetura de extração de contexto baseada em decomposição de series
temporais. 2022. 112 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.31414/EE.2022.D.131531.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Machine learning,Bolsa de valores,Predição,Circuitos neurais
Resumo
O mercadodeaçõesdoBrasilseencontraemumagrandealta.Duranteapandemiada
COVID-19,abolsabrasileirateveumcrescimentonaquantidadedepessoasfísicasde92,1%
entreosanos2019e2020.Estefatosedeveadiversosfatores,dosquaisosprincipaisestão:a
disseminação domercadodeaçõesviaredessociais,propagandasemcomunidadesdevídeose
a baixadataxadejurosdopaísnesteperíodo.Destemodo,comaaltadenegociadoresnabolsa,
a buscaporalgoritmosquereduzemorisconasoperaçõesdeativos,visandomaximizarolucro
obtido nacompraevendadepapeis,tambémcresce.Muitostrabalhossugeremautilizaçãode
métodosde machinelearning paraaprediçãodevaloresnabolsa.Contudo,obterresultados
assertivoscomaaltavolatilidade,enão-linearidadedassériestemporaisdabolsa,aindaéum
desafio. Sendoassim,estetrabalhopropõeumanovametodologiaparamodelarmatematica-
mente osdadosfinanceirosdabolsadevalores,utilizandoredesneuraisrecorrentes,técnicas
de decomposiçãodesériestemporais,correlaçãoentrebolsaseativosearquiteturasdeextração
de contextos.Comaarquiteturapropostatambémfoipossívelfazeraprediçãodepontosde
reversãodequedaparaaltaoudealtaparabaixa,dosvaloresdeumadeterminadaação.Como
resultado,osmelhoresalgoritmosparaaregressãoforamosquefizeramautilizaçãoderedes
Long Short-TermMemory (LSTM)e DiscreteWaveletTransform (DWT),comesemutilização
de extraçãodecontextos,amboscom0.9de RootMeanSquaredError (RMSE). Porém,estes
algoritmossão,emmédia,38%melhorquandotreinadosomentenabolsabrasileira.Paraaclas-
sificação osmelhoresalgoritmosforamosquefizeramautilizaçãodeLSTMjuntamentecom
DWT,e EchoStateNetwork (ESN) comDWT,com35%e34.6%de f1-score, respectivamente.
Porfim,foipossívelobservarque,emgeral,ametodologiapropostatemmelhoresresultadosem
relaçãoàsmétricasestatísticas,quandocomparadocomalgoritmostradicionaisquenãofazem
o usodatécnicadeextraçãodecontextoparasériestemporais
The Brazilianstockmarkethasbeengrowinginafastpace.Ithasincreased92,1%from 2019 to2020,inquantityofinvestors.Thisishappeningduetomultiplefactors,however,twoof themainreasonsisrelatedtothespreadofinformationaboutthestockmarketinthesocialme- dia, propagandainvideocommunitiesandthedecreaseoftheinterestrateofthecountry.These factorscontributetoahighernumberofinvestorsinthestockmarket,andhence,thesearchfor algorithmsthatreducetheriskoftradingstocksalsogrows.Manypaperssuggesttheuseof machinelearningtopredictthestockmarket.However,itisstillachallengetoobtainresults withgoodaccuracy,duetonon-linearityandnon-stationarity,ofthestockdataseries.There- fore,thisworkproposesabrandnewmethodologytomathematicallypredictfinancialdatafrom thestockmarket,usingrecurrentneuralnetworks,timeseriesdecompositiontechniques,corre- lation betweendifferentstockmarketsandstocksandacontextextractionarchitecture.Withthe proposedarchitectureitisalsopossibletopredictreversalpoints,fromdowntrendtouptrend, or fromuptrendtodowntrend,onthetimeseriesofastock.Asresult,thebestalgorithmforthe regressionwastheoneusing Long Short-TermMemory (LSTM)and DiscreteWaveletTransform (DWT),withandwithoutcontextextraction,bothevaluetedwith0.9ofRMSE.Howeverthese algorithmsare,inaverage,38%betterwhentrainedusingonlybrazillianstockmarket.Forthe classification thebestalgorithmsweretheonesusingLSTMwithDWT,e EchoStateNetwork (ESN) withDWT,bothusingcontextextraction,with35%and34.6%off1-score,respectively. In conclusion,itwaspossibletoobservethat,ingeneral,theproposedmethodologyshowed betterresults,relatingtostatisticsmetrics,whencomparedtotradicionalalgorithmsthatdonot use timeseriescontextextractiontechnique
The Brazilianstockmarkethasbeengrowinginafastpace.Ithasincreased92,1%from 2019 to2020,inquantityofinvestors.Thisishappeningduetomultiplefactors,however,twoof themainreasonsisrelatedtothespreadofinformationaboutthestockmarketinthesocialme- dia, propagandainvideocommunitiesandthedecreaseoftheinterestrateofthecountry.These factorscontributetoahighernumberofinvestorsinthestockmarket,andhence,thesearchfor algorithmsthatreducetheriskoftradingstocksalsogrows.Manypaperssuggesttheuseof machinelearningtopredictthestockmarket.However,itisstillachallengetoobtainresults withgoodaccuracy,duetonon-linearityandnon-stationarity,ofthestockdataseries.There- fore,thisworkproposesabrandnewmethodologytomathematicallypredictfinancialdatafrom thestockmarket,usingrecurrentneuralnetworks,timeseriesdecompositiontechniques,corre- lation betweendifferentstockmarketsandstocksandacontextextractionarchitecture.Withthe proposedarchitectureitisalsopossibletopredictreversalpoints,fromdowntrendtouptrend, or fromuptrendtodowntrend,onthetimeseriesofastock.Asresult,thebestalgorithmforthe regressionwastheoneusing Long Short-TermMemory (LSTM)and DiscreteWaveletTransform (DWT),withandwithoutcontextextraction,bothevaluetedwith0.9ofRMSE.Howeverthese algorithmsare,inaverage,38%betterwhentrainedusingonlybrazillianstockmarket.Forthe classification thebestalgorithmsweretheonesusingLSTMwithDWT,e EchoStateNetwork (ESN) withDWT,bothusingcontextextraction,with35%and34.6%off1-score,respectively. In conclusion,itwaspossibletoobservethat,ingeneral,theproposedmethodologyshowed betterresults,relatingtostatisticsmetrics,whencomparedtotradicionalalgorithmsthatdonot use timeseriescontextextractiontechnique