Emprego do algoritmo Naive Bayes para previsão do movimento dos preços de ativos em mercados de capitais

Abstract

O estudo apresentado neste trabalho teve como objetivo analisar o desempenho da utilização do algoritmo de aprendizado de máquina Naive Bayes para previsão do movimento dos preços das ações que compõem o Índice Ibovespa do mercado de capitais brasileiro (B3 – Brasil, Bolsa, Balcão). Para alcançar o objetivo proposto, foram coletados dados diários dos preços das ações, com participação superior a 1% na carteira teórica do Índice Ibovespa, e calculados indicadores técnicos no período de janeiro de 2012 a dezembro de 2021. Os resultados evidenciaram que os modelos desenvolvidos a partir do algoritmo Naive Bayes obtiveram um desempenho estatisticamente superior à média de mercado. Desse modo, o emprego desse algoritmo de aprendizado de máquina supera o retorno médio esperado com base em dados passados, questionando-se a eficiência desses mercados na forma fraca da hipótese de mercados eficientes (HME). A pesquisa realizada contribui para a literatura das finanças e a prática no mercado de capitais sobre o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (especialmente, o Naive Bayes) para previsão do movimento dos preços de ativos listados no mercado brasileiro sob diferentes perspectivas: (i) o estudo acerca da predição dos movimentos diários dos principais ativos do Ibovespa; (ii) a evidenciação de que os desempenhos dos diferentes grupos de indicadores técnicos utilizados não apresentaram diferenças significantes; e (iii) o questionamento da eficiência dos mercados estudados em sua forma fraca  em um contexto de ampla automatização por algoritmos de aprendizagem de máquina.