Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo

Abstract

No mercado de ações, investidores adotam diferentes estratégias para identificar uma sequência de decisões de investimento a fim de maximizar seus lucros. Para apoiar a decisão dos investidores, uma framework de aprendizado de máquina (machine learning) foi proposta. Em particular, as abordagens de aprendizado profundo (deep learning) são muito atraentes, uma vez que o mercado de ações apresenta um comportamento altamente não linear e as técnicas de aprendizado profundo podem rastrear variações de curto e longo prazo. Em contraste com as técnicas de aprendizado supervisionadas, o aprendizado por reforço profundo reúne benefícios de aprendizado profundo e adiciona adaptação e melhoria em tempo real do modelo de aprendizado de máquina. Neste trabalho, propomos uma framework de suporte à decisão para o mercado de ações baseado no aprendizado por reforço profundo. Ao aprender as regras de negociação, a framework reconhece padrões, maximiza o lucro obtido e fornece recomendações aos investidores. A framework proposta supera o estado da arte com 86 % da métrica F1-Score para operações de compra e 88 % da pontuação F1-Score para operações de venda em termos de avaliação da estratégia de posicionamento.