Previsão de preços de ações e ETF na bolsa de valores B3 aplicando técnicas de machine learning

Resumo

É crescente o número de novos investidores na bolsa de valores brasileira. Muitos desses investidores buscam uma rentabilidade maior, muitas vezes sem saber analisar as oportunidades e os perigos. Este estudo visa ao desenvolvimento de um modelo de LSTM com o objetivo de prever os preços de ações e ETF na bolsa de valores B3.O modelo foi treinado com dados históricos dos últimos 10 anos de um grupo de cinco ações (Banco do Brasil, Itaú, Vale, Petrobras, Caixa Seguridade) e de dois ETF (BOVA11 e FIND11). Os resultados demonstraram que o modelo é eficaz na previsão dos ativos dentro do mercado financeiro brasileiro, validados por meio de algumas métricas, com os resultados dentro das seguintes faixas: RMSE (0,30 a 1,98), MAE (0,23 a 1,54), MAPE (0,98 a 3,40) e R² (0,77 a 0,99). Entretanto, ativos com pouco histórico de dados, como a Caixa Seguridade, apresentaram maior variação nas previsões, indicando limitações do modelo.