Recommending Buy/Sell in Brazilian Stock Market through Long Short-Term Memory
DOI:
https://doi.org/10.24215/15146774e003Palabras clave:
renta variable, Bovespa, series de tiempo, redes neuronales recurrentes, finanzasResumen
Este trabajo tiene como objetivo evaluar la precisión de las Redes Neuronales de Memoria de Largo Corto Plazo (LSTM) para recomendar señales de Compra/Venta de algunas acciones de primera clase del Mercado de Valores de Brasil. La población de este estudio estuvo compuesta por las 5 principales acciones de volumen, que representaron casi el 40\% del volumen total de la Bolsa de Valores de Brasil en 2019. Se analizaron las siguientes características: volumen negociado, precio de cierre y apertura, precio máximo y mínimo, y precios de cierre de los últimos cinco días. Los modelos creados pueden pronosticar el precio de apertura o cierre del día siguiente. Los resultados obtenidos muestran que los valores pronosticados y reales tienen un coeficiente de determinación (R^2) de 0,91 a 0,99, dependiendo de la acción.
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Derechos de autor 2023 Sandro da Silva Camargo, Gabriel Lopes Silva
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