| dc.description.abstract | O mercado de ações brasileiro tem atraído muitos investidores e movimenta bilhões de
reais diariamente. No entanto, decidir quando comprar ou vender uma ação não é uma
tarefa fácil, pois o mercado é difícil de prever, sendo influenciado por fatores políticos
e econômicos. Dessa forma, metodologias baseadas em inteligência computacional tem
sido aplicadas para essa tarefa. Entretanto, a maioria dos trabalhos seleciona uma ação
ou índice a priori para aplicação de determinado método. A seleção da ação em si já é
um problema importante, pois cada mercado possui várias ações. Assim, um método de
tomada de decisão multicritério como a técnica para preferência de ordem por similaridade
à solução ideal (TOPSIS) pode ser aplicado. Nesse trabalho, a cada dia as ações são
ranqueadas pelo TOPSIS utilizando critérios da análise técnica, e a mais apta é selecionada
para compra. Mesmo assim, pode ocorrer que o mercado não esteja favorável para compra
em determinados dias, ou mesmo, o TOPSIS fazer uma seleção incorreta. Para aumentar
a confiabilidade da seleção, outro método deve ser utilizado. Assim é utilizado um modelo
híbrido composto por decomposição de modo empírico (EMD) e máquina de aprendizado
extremo (ELM). O EMD decompõe a série em várias sub-séries, e com isso a componente
principal, ou seja, de tendência é extraída. Essa componente é processada pela ELM, a
qual realiza a predição do próximo elemento da mesma. Se o valor predito pela ELM for
superior ao último valor, então a compra da ação é confirmada. Uma segunda confirmação
da compra pode ser realizada por meio de regras de negociação baseadas em indicadores
técnicos. Foram testados indicadores individualmente e combinações entre dois indicadores.
O método foi aplicado em um universo de 50 ações do mercado brasileiro. A seleção feita
pelo TOPSIS mostrou resultados promissores, quando comparado com a seleção aleatória
e ao retorno gerado pelo índice Bovespa. A confirmação com o modelo híbrido EMD-ELM
conseguiu aumentar o percentual de negociações com lucro. | |
