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Como funciona?

Cesar O.

21 de ago. de 2023

Aprenda como funciona e como é validado o desempenho dos modelos!

Olá, pessoal, tudo bem?

Estou aqui para explicar detalhadamente como as previsões com Machine Learning, particularmente no campo dos ativos financeiros, são feitas. Vamos explorar a mecânica por trás disso, junto com alguns exemplos de sucesso.


  1. Seleção do Algoritmo: LSTM (Long-short Term Memory)

Utilizamos o LSTM, um tipo de rede neural recorrente (RNN), que é especialmente útil para a sequência temporal como o preço de fechamento e o volume das ações. Vou aprofundar a explicação:


  • Entrada: A LSTM toma uma série de dados (por exemplo, os últimos 20 dias de preço e volume). Isso inclui normalmente um pré-processamento, como a normalização dos dados.

  • Processamento: A LSTM possui células de memória que permitem a ela "lembrar" de informações por períodos mais longos. Isso é controlado por três portas chamadas de porta de entrada, porta de esquecimento e porta de saída.

  • Saída: A LSTM gera uma previsão para o próximo dia ou a janela de tempo desejada, geralmente utilizando uma camada densa no topo da rede.


  1. Desafios no Uso de LSTM

Dado que o LSTM não é frequentemente disponível nos serviços gerenciados de nuvem, isso faz com que os serviços de predição de ações sejam raros no mercado, em virtude da expertise técnica exigida para o desenvolvimento nesse campo. A grande maioria dos serviços gerenciados em nuvem concentra-se em algoritmos mais básicos, o que os torna inadequados para o nosso objetivo específico de predição de ações.

No final das contas, torna-se necessário elaborar algoritmos por meio de código, utilizando bibliotecas como TensorFlow e Keras.


  1. O Nosso Método

  • Personalização: Configuramos os melhores hiperparâmetros individualmente para cada ação. Isso inclui a seleção de funções de ativação, número de camadas, neurônios, etc.

  • Eficiência: Optamos pelo algoritmo mais eficiente (LSTM), testando diferentes estruturas de rede e técnicas de otimização para garantir as melhores previsões possíveis.


  1. Limitações e Precauções

É vital lembrar que o Machine Learning não garante previsões 100% precisas, mas sim uma indicação útil. Todas as operações financeiras são de sua responsabilidade, e é sempre recomendável considerar múltiplos aspectos e análises no investimento.


  1. Implementação Prática

  • Análise de Ação: Avaliamos cada ação, ajustando os hiperparâmetros através de validação cruzada e Grid Search.

  • Previsão: Usamos esses hyperparâmetros para fazer as predições.

  • Visualização e Avaliação:

    • Função de Perda (loss): Utilizamos métricas como MAE ou MSE. Quanto menor, melhor, pois indica um alinhamento mais próximo entre os dados reais e previstos.

    • Comparação de Preço Real vs Preço Previsto em gráficos: Muito útil para verificar visualmente se o modelo se comportou conforme o esperado.

    • Métricas de Avaliação: Utilizamos RMSE, MAE ou MSE para comparar o desempenho do nosso modelo com outros.


Em resumo, o alinhamento entre dados reais e de previsão é crucial para a precisão das previsões. O processo descrito é fruto de anos de trabalho e refinamento, representando uma abordagem robusta e cuidadosa ao desafio complexo da previsão de ações.


Exemplo de predições boas:





Exemplo de uma predição ruim (ou não tão boa):






É importante ressaltar que diversas ações negociadas não tiveram seus preços previstos devido às características intrínsecas individuais de cada uma, portanto, estas estão excluídas da plataforma ForecastingStocks.


Além disso, à medida que a equipe continuar treinando novos modelos, uma quantidade crescente de ações estará disponível!

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