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O trabalho propõe um modelo baseado em redes neurais para compra e venda de ações no mercado de ações brasileiro.
O modelo utiliza entradas calculadas a partir dos dados históricos de preço e volume para fazer as previsões de preço de máxima do dia seguinte por meio de redes neurais artificiais, previsões estas que foram a base para definição dos sinais de compra. Em seguida realizou-se uma análise para definir quais sinais de compra permaneceriam no modelo.
A amostra de dados foi composta por 39 empresas, que representam 42 títulos do índice Ibovespa em 30/05/2016 e que foram negociados em no mínimo 98% dos pregões da Bovespa. Foram considerados dados de periodicidade diária que abrangem todo o ano de 2014.
Para avaliação da efetividade do modelo foram feitas comparações da estratégia de operação com base no modelo proposto e estratégias tidas como triviais, ou seja, estratégias corriqueiras ou do conhecimento de todos, que poderiam ser escolhidas para aplicação do capital disponível para investimento. Na presente análise escolheu-se três estratégias triviais: CDI, buy and hold e Ibovespa.
O modelo obteve no geral uma taxa de 78,2%. Como o parâmetro estipulado para a operação foi de objetivar um ganho de no mínimo 1%, a linha base de comparação é a quantidade de dias que a diferença entre o preço de abertura e o preço máximo do dia foi maior ou igual a 1% para os títulos da amostra, considerando todos os dias do período analisado, o que resulta num valor de 56,3%.

Redes neurais artificiais. Mercado de ações. Modelos de previsão e operação.