Previsão de valores de ações 📈

Status do projeto: ⌛ Em andamento

Descrição do projeto 📝

O presente projeto visa realizar um estudo comprativo entre diferentes técnicas de machine learning para a previsão de valores de ações, comparando assim o desempenho obtido com cada técnica.

Para isso, será utilizado o dataset Ibovespa Stocks.

Definição do Problema 🤔

A presença de um modelo ou ferramenta capaz de analisar e mapear o comportamento de ativos é crucial para a tomada de decisões assertivas por parte dos investidores. Isso não apenas possibilita uma precisão aprimorada, mas também reduz potenciais perdas e maximiza ganhos. Nesse contexto, destaca-se a importância dos algoritmos de Machine Learning na previsão de valores de ativos, atuando como ferramentas de apoio para as decisões devido à sua habilidade em mapear funções explicativas de comportamentos específicos e se adaptar às oscilações de mercado. Neste cenário, é possível identificar diversos algoritmos, cada qual com propósitos e modos de operação próprios. Assim, surge o questionamento: “Qual método de Machine Learning aplicado à análise de séries temporais apresenta a melhor acurácia e precisão?"

Tecnologias 👨‍💻

⚙️ Configuração

Instalação

Para instalar as dependências do projeto, basta executar o seguinte comando:

  pip install -r requirements.txt

Como executar ▶️

Para executar o projeto, basta executar o notebook previsao-acoes.ipynb.

📄 Documentos

Licença 🔑

The MIT License (MIT)

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