Visualização de dados e análise do mercado de ações brasileiro

Abstract

O mercado de ações é uma das áreas mais populares dentro do mercado financeiro, hoje em dia, através da popularização da internet, da mídia e da democratização da informação, tornou-se uma das formas mais comuns de obtenção de renda alternativa. A previsão do preço das ações sempre foi muito pesquisada, mas devido à sua natureza dinâmica e volátil, é considerada uma das tarefas mais difíceis no campo da matemática e da ciência da computação. O mercado é afetado por vários fatores macroeconômicos, como políticas governamentais, relações internacionais, cenário econômico, expectativas e psicologia dos investidores, etc. O presente trabalho busca combinar sistemas inteligentes para prever os preços finais das ações do índice Bovespa, que são as mais consolidadas e negociadas no mercado. Conceitos sobre mercado financeiro, aprendizado de máquina e visualização de dados serão estudados para dar suporte ao projeto. Foram propostos modelos para analisar e encontrar padrões nos preços das ações, bem como indicar tendências de longo prazo, e por fim a implementação do projeto para uso geral. Para as análises foram utilizados os dados de janeiro de 2012 a julho de 2022, disponíveis na seção de cotações históricas diretamente do site da B3. O estudo foi desenvolvido utilizando redes neurais e uma máquina de vetores de suporte utilizando dados do preço de fechamento das ações negociadas na bolsa de valores.

The stock market is one of the most popular areas within the financial market, nowadays, through the popularization of the internet, the media and the democratization of information, it has become one of the most common approaches to earning alternative income. Stock price prediction has always been heavily researched, but given its dynamic and volatile nature, it is considered one of the most difficult tasks in the field of mathematics and computer science. The market is affected by several macroeconomic factors such as government policies, international relations, economic scenario, investor expectations and psychology etc. The present work seeks to combine intelligent systems to forecast the final stock prices of the Bovespa index, which are the most established and traded in the market. Concepts about financial market, machine learning and data visualization will be studied to support the project. There were proposed models to analyze and find patterns in stock prices, as well as indicate long-term trends, and finally the implementation of the project for general use. For the analyses, data from January 2012 to July 2022 were used, available in the historical quotations section directly from the B3 website. The study developed using neural networks and a support vector machine using data from the closing price of stocks traded on the stock exchange.