Ciência da Computação

Os mercados financeiros ao redor do mundo oferecem investimentos em renda fixa, como Certificados de Depósitos Bancários (CDBs) e Debêntures, que proporcionam retornos estáveis e previsíveis, além de opções em renda variável, como ações, que possuem maior volatilidade e potencial de ganho. Para decidir onde investir, os investidores utilizam análise técnica, que observa padrões de mercado, e análise fundamentalista, que avalia o desempenho financeiro das empresas. Dentre as estratégias, o buy and hold se concentra no longo prazo, gerando renda passiva, enquanto estratégias de curto prazo como swing trade e day trade buscam ganhos rápidos com base, especialmente, na análise técnica. Para apoiar os investidores, estão surgindo ferramentas tecnológicas avançadas para prever mudanças de mercado com precisão, como, por exemplo, o uso de séries temporais e redes neurais (LSTM, GRU, Transformer, entre outras) que estão aprimorando a precisão das previsões. Este estudo propõe realizar simulações de swing trade com base na interpretação de redes neurais, visando minimizar erros e maximizar lucros com foco na área da Tecnologia da Informação. Foi realizada uma pesquisa bibliográfica, visando entender quais abordagens de redes neurais são utilizadas nos dias atuais para interpretação de séries temporais financeiras. Como segunda parte do trabalho foram desenvolvidos algoritmos de predição, visando predizer o preço alvo e posteriormente, as tendências do mercado. Os resultados foram analisados quantitativamente, oferecendo uma visão mais clara das vantagens e desafios dessa abordagem no contexto do mercado financeiro. As primeiras construções algorítmicas receberam como entrada os preços dos dias anteriores e alguns indicadores técnicos de ações, resultando em um preço alvo predito que, quando comparado ao cenário real no mercado acionário, demonstrou um desempenho insatisfatório. Já o último algoritmo beneficiou-se das mesmas entradas de dados, porém foi treinado com base em uma estratégia que resultou em sinais de compra, venda ou manutenção do ativo. Este, por sua vez, obteve maior êxito em relação à compra e venda de ativos, possibilitando margens para melhorias e trabalhos futuros.