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UMA ANÁLISE DO MERCADO DO PETRÓLEO UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA
Aprendizado de máquina
Série temporal
Aprendizado de máquina
Commodity
Série temporal
Oliveira, Alex Sandro | Postado em:
2016
Resumo
O mercado financeiro é o local onde são negociados ativos financeiros. Para o investidor, o
mercado financeiro apresenta problemas complexos relacionados à decisão de comprar ou
vender um ativo. Isto se deve, entre outros fatores, à quantidade de variáveis que precisam
ser analisadas e pela velocidade que é necessária para tomar cada decisão.
Pelo fato da velocidade de processamento dos computadores ser alta, algoritmos para
análise do comportamento de ativos são interessantes. O ramo da estudo de aprendizagem
de máquina possui algoritmos que são promissores no sentido de auxiliar o investidor na
tomada de decisão na hora de comprar ou vender no mercado financeiro.
Neste trabalho, foi realizada uma análise pelo método de Box e Jenkins [1] da série temporal
dos preços da cesta da OPEC, utilizando basicamente o software R. Posteriormente, foi
realizada uma análise utilizando o modelo de mínimos quadrados do pacote de aprendizagem
de máquina Sklearn. O objetivo é confrontar os resultados destas duas metodologias. O
algoritmo de mínimos quadrados do sklearn mostrou resultados não satisfatórios tanto
utilizando somente a série temporal com atrasos como utilizando variáveis ligadas à oferta
e demanda. O método de Box e Jenkins mostrou resultados satisfatórios de curto prazo
[Texto sem Formatação]
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Tipo de documento
Trabalho de conclusão de cursoAssunto(s)
CommodityAprendizado de máquina
Série temporal
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