Previsão da Direção do Preço de Ação Brasileira Utilizando Redes Neurais e Máquinas de Vetores Suporte

Abstract

A hipótese de mercado eficiente classifica os mercados em eficientes, que não são possíveis de prever o preço futuro, e menos eficientes, que é possível prever o preço futuro. Considerando o possível ganho financeiro ao prever o preço futuro de um ativo, diversos estudos utilizam técnicas de Inteligência Artificial para prever movimentos no mercado de ações. Este artigo se propõe a avaliar a eficácia de modelos por Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais para prever o comportamento de ações brasileiras, utilizando indicadores técnicos. Os resultados indicam acurácias próximas a 50% para ambos os métodos, sugerindo que o mercado é eficiente e questionando a capacidade de previsão para o mesmo.