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Título: Modelagem de incerteza com Random Forest para estratégias de investimento em ações
Autor(es): SOBRAL, João Felipe Morais Vasconcelos
Palavras-chave: Apredizagem de máquina; Ciência de dados; Mercado financeiro; Bolsa de valores; Day trade; Random forest
Data do documento: 10-Abr-2025
Citação: SOBRAL, João Felipe Morais Vasconcelos. Modelagem de incerteza com Random Forest para estratégias de investimento em ações. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.
Abstract: A previsão precisa dos preços das ações no mercado financeiro pode gerar ganhos expressivos para investidores em curtos períodos de tempo. Este estudo investiga a aplicação de um limite de incerteza, calculado a partir do desvio padrão das predições de um modelo Random Forest Regressor, como critério para decidir a realização de operações intradiárias na bolsa de valores. Experimentos foram conduzidos com seis ações do mercado brasileiro para avaliar o impacto dessa abordagem. Os resultados indicam que a inclusão da incerteza como fator decisório mitigou os riscos operacionais ao reduzir significativamente o Máximo Drawdown. Para quantificar esse impacto, foram utilizadas métricas como Taxa de Sucesso, Montante Final, Dias Operados e o próprio Máximo Drawdown, evidenciando a eficácia da metodologia na otimização das estratégias de investimento.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63197
Aparece nas coleções:(TCC) - Ciência da Computação

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