Experimentos com modelos de aprendizado de máquina para a previsão de preço de ação de empresa de energia elétrica na B3 (2024)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, LUIZ ANTONIO VIEIRA CANDIDO DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; BOLSA DE VALORES
- Keywords: Previsão do preço de ações; LSTM; SVR
- Language: Português
- Abstract: O setor de geração e distribuição de energia elétrica é um dos mais relevantes e estratégicos de um país, sendo base para o funcionamento de todos os setores produtivos da economia, incluindo a indústria, o comércio, os serviços e os transportes. Por conta disso, as empresas desse setor são muito valorizadas e atraem grande interesse dos investidores do mercado de ações, que fazem análises e buscam ferramentas para antever a evolução do preço desse ativo. Entretanto, essa é uma tarefa muito complexa, devido aos diversos fatores que influenciam esse valor ao longo do tempo, como as condições econômicas do país, as políticas públicas adotadas, o desempenho das empresas e as expectativas dos investidores. Nos últimos anos, técnicas de Inteligência Artificial e Big Data estão sendo elaboradas e experimentadas para auxiliar os investidores nessa difícil tarefa, através da identificação de padrões nos dados históricos e, com base nisso, geração de previsões para o futuro. Nesse trabalho foi elaborado um dataset com os preços da ação ELET3 (ELETROBRAS ON N1) nos pregões da B3 durante um período de 10 anos (preço de abertura, preço mínimo, preço máximo e preço de fechamento), além de atributos econômicos (Inflação – IPCA, PIB do Brasil, cotação do dólar americano frente ao real brasileiro e outros).. Foram empregados quatro modelos de Inteligência Artificial com o objetivo de preverem o preço de abertura da ação nos pregões da B3, a saber, Support Vector Regression – SVR, Long Short-Term Memory – LSTM, Convolutional Neural Networks – CNN e híbrido CNN-LSTM , sendo os três últimos modelos classificados como de Aprendizado Profundo. O dataset da ação ELET3 (ELETROBRAS ON N1) foi aplicado igualmente nos quatro modelos, com o objetivo de identificar qual dos modelos apresentaria a melhor eficiência na tarefa de previsão do preço da ação. Diversos experimentos foram executados em cada umdesses modelos. Em cada experimento, os principais parâmetros de cada modelo foram ajustados, até que apresentassem o melhor resultado de previsão. A eficiência dos modelos na tarefa de previsão do preço da ação foi mensurada através dos indicadores Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) e Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Os resultados mostraram que os quatro modelos apresentaram bom desempenho na tarefa de previsão do preço da ação ELET3 (ELETROBRAS ON N1). Mas observou-se que o modelo Support Vector Regression (SVR), com um resultado do MAPE de 1.0903779, apresentou melhor eficiência que os outros três modelos de Aprendizado Profundo, com o modelo Long Short-Term Memory (LSTM) em segundo lugar (MAPE = 1.2068616), o híbrido CNN-LSTM em terceito (MAPE = 1.9358492) e o Convolutional Neural Networks (CNN) com o menor desempenho (MAPE de 2.3128867). Em contrapartida, nos sete trabalhos correlatos que foram citados, os modelos de Aprendizado Profundo apresentaram a melhor eficiência nos experimentos de previsão do preço de ações. Isso aponta a complexidade dessa tarefa, que envolve a característica dos dados a serem analisados e o modelo de Inteligência Artificial utilizado, tanto na sua estrutura como no ajuste de parâmetros feitos durante os experimentos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
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ABNT
SILVA, Luiz Antonio Vieira Candido da. Experimentos com modelos de aprendizado de máquina para a previsão de preço de ação de empresa de energia elétrica na B3. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/784001a2-357a-4a9d-96cf-7dede195d827/Luiz_Antonio_Vieira_Candido_da_Silva.pdf. Acesso em: 17 mar. 2025. -
APA
Silva, L. A. V. C. da. (2024). Experimentos com modelos de aprendizado de máquina para a previsão de preço de ação de empresa de energia elétrica na B3 (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/784001a2-357a-4a9d-96cf-7dede195d827/Luiz_Antonio_Vieira_Candido_da_Silva.pdf -
NLM
Silva LAVC da. Experimentos com modelos de aprendizado de máquina para a previsão de preço de ação de empresa de energia elétrica na B3 [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/784001a2-357a-4a9d-96cf-7dede195d827/Luiz_Antonio_Vieira_Candido_da_Silva.pdf -
Vancouver
Silva LAVC da. Experimentos com modelos de aprendizado de máquina para a previsão de preço de ação de empresa de energia elétrica na B3 [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/784001a2-357a-4a9d-96cf-7dede195d827/Luiz_Antonio_Vieira_Candido_da_Silva.pdf
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