Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63197
Share on
Title: | Modelagem de incerteza com Random Forest para estratégias de investimento em ações |
Authors: | SOBRAL, João Felipe Morais Vasconcelos |
Keywords: | Apredizagem de máquina; Ciência de dados; Mercado financeiro; Bolsa de valores; Day trade; Random forest |
Issue Date: | 10-Apr-2025 |
Citation: | 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 |
Appears in Collections: | (TCC) - Ciência da Computação |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TCC João Felipe Morais Vasconcelos Sobral.pdf | 1,77 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License