Previsão de preços de ações utilizando inteligência artificial
Conseguir prever a tendência nos preços das ações é considerado algo muito complexo, contudo o uso da inteligência artificial pode por meio de análise de dados de séries temporais conseguir prever a tendência dos próximos valores e assim contribuir na tomada de decisão. O presente artigo teve como objetivo analisar e aplicar técnicas de análise de dados utilizando inteligência artificial para prever tendências dos preços das ações e auxiliar os investidores sobre qual decisão tomar na hora de comprar ou vender. Este trabalho utilizou três algoritmos de aprendizagem de máquina para realizar as predições: ARIMA, PROPHET e LSTM. Foram selecionadas três ações negociadas na BM&F Bovespa para validação dos modelos e apresentação dos resultados. Os modelos apresentados conseguiram obter menor erro no período de até 60 dias. Tanto o modelo ARIMA quanto o PROPHET não conseguiram bons resultados na previsão de longo período e obtiveram resultado melhor nos primeiros 30 dias de predição, porém não conseguiram prever a tendência para um futuro mais distante. Ao contrário dos dois modelos anteriores, o modelo LSTM, além de prever a tendência, teve melhor métrica tanto RMSE quanto MAPE.