Melhorando a Previsão Financeira com Técnicas de Aprendizado de Máquina

Este artigo analisa como podemos melhorar a Previsão de Séries Temporais Financeiras usando um tipo específico de modelo de aprendizado de máquina chamado autoencoder supervisionado multi-layer perceptron (SAE-MLP). O foco é em criar melhores estratégias de investimento. O estudo examina como adicionar ruído aos dados e usar um método chamado rotulagem de barreira tripla afeta o desempenho dessas estratégias de investimento, especialmente em termos de retornos ajustados ao risco.

Os ativos financeiros analisados incluem o índice S&P 500, o par de moedas EUR/USD e o Bitcoin (BTC/USD). Os dados vão de janeiro de 2010 a abril de 2022. As descobertas sugerem que ajustar cuidadosamente os parâmetros do autoencoder supervisionado melhora significativamente o desempenho das estratégias de investimento. No entanto, muito ruído ou o tamanho do gargalo errado pode prejudicar a eficácia, destacando a necessidade de configurações de parâmetros precisas.

#Conceitos Principais

#Previsão de Séries Temporais Financeiras

Previsão de séries temporais financeiras envolve prever valores futuros com base em dados históricos. Isso é especialmente desafiador devido à natureza ruidosa e volátil dos mercados financeiros. Muitos métodos tradicionais de previsão têm dificuldades com esse ruído, que pode ocultar sinais significativos.

#Aprendizado de Máquina e Autoencoders Supervisionados

Aprendizado de máquina refere-se ao uso de algoritmos que podem aprender e fazer previsões com base em dados. Um autoencoder supervisionado é um tipo especializado de rede neural que pode aprender a comprimir dados em uma forma menor e, em seguida, reconstruí-los. Ao treinar com os dados originais e rótulos que indicam a saída desejada, os autoencoders visam capturar padrões essenciais nos dados.

#Aumento de Ruído

Aumento de ruído adiciona variações aleatórias aos dados de treinamento. Essa técnica pode ajudar os modelos a generalizar melhor. Ao expor o modelo a diferentes cenários, ele aprende a ter um desempenho melhor em dados que não viu antes.

#Rotulagem de Barreira Tripla

Rotulagem de barreira tripla é um método inovador para classificar sinais de negociação. Em vez de usar classificações básicas como "para cima" ou "para baixo", ele estabelece três barreiras para movimentos de preço. Se o preço atingir um nível específico dentro de um período definido, uma negociação é iniciada. Esse método considera tanto lucros quanto perdas potenciais, oferecendo uma abordagem mais realista para decisões de negociação.

#Questões de Pesquisa

O artigo é estruturado em torno de três principais perguntas:

1. Adicionar ruído e usar autoencoders melhora o desempenho da estratégia de negociação?
2. A rotulagem de barreira tripla melhora o desempenho em comparação com a classificação simples de direção?
3. Ajustar os hiperparâmetros do modelo leva a um desempenho melhor para a estratégia de investimento?

#Metodologia

#Seleção de Instrumentos Financeiros

O estudo se concentra em três ativos financeiros: o índice S&P 500, o Bitcoin e o par de moedas EUR/USD. O conjunto de dados é composto por dados de preço de alta frequência, oferecendo ricos detalhes sobre os movimentos do mercado.

#Coleta e Pré-processamento de Dados

Os dados foram coletados em intervalos de um minuto e cobriram um período considerável para capturar várias condições de mercado. O pré-processamento envolveu limpar os dados para garantir sua qualidade e confiabilidade para análise.

#Desenvolvimento das Estratégias de Negociação

As estratégias de negociação foram projetadas usando diferentes modelos de autoencoder supervisionado. Esses modelos tinham como objetivo prever movimentos de preço, levando em conta as horas de negociação distintas e as características de cada ativo.

#Métricas de Avaliação

Para avaliar o desempenho das estratégias de investimento, várias métricas foram usadas, incluindo:

• Retornos anualizados
• Medidas de volatilidade
• Razões ajustadas ao risco, como a razão de Sharpe
• Queda máxima, indicando a maior perda de pico a vale

#Resultados

#Impacto do Aumento de Ruído

Os resultados mostraram que a adição moderada de ruído melhorou significativamente o desempenho do modelo. No entanto, ruído excessivo reduziu a eficácia das previsões, enfatizando a necessidade de uma abordagem equilibrada.

#Efeito da Rotulagem de Barreira Tripla

Usar rotulagem de barreira tripla levou a um desempenho de negociação superior em comparação com métodos tradicionais. Essa técnica de rotulagem ofereceu uma visão mais nuançada dos movimentos do mercado, resultando em uma melhor tomada de decisão.

#Ajuste de Hiperparâmetros

Ajustar os hiperparâmetros do modelo provou ser essencial. Encontrar as configurações certas para o autoencoder melhorou suas capacidades preditivas, levando a melhores resultados de investimento.

#Discussão

#Implicações para Instituições Financeiras

As descobertas sugerem que instituições financeiras e reguladores podem aproveitar técnicas de aprendizado de máquina, como autoencoders supervisionados, para aumentar a estabilidade do mercado e proteger os investidores. Ao adotar abordagens de modelagem avançadas, as instituições poderiam melhorar suas estratégias de investimento, beneficiando o mercado em geral.

#Desafios e Limitações

Existem limitações para essa pesquisa. As descobertas dependem de dados históricos, e a capacidade de prever o desempenho futuro no cenário financeiro em constante mudança permanece incerta. Além disso, fatores de mercado como custos de transação e deslizamento não foram totalmente considerados, o que pode afetar os resultados reais das negociações.

#Conclusão

Em conclusão, utilizar autoencoders supervisionados com aumento de ruído e rotulagem de barreira tripla mostra potencial para melhorar a previsão de séries temporais financeiras. O estudo oferece insights sobre como essas técnicas podem aprimorar estratégias de investimento, enquanto também chama atenção para a necessidade de configurações de parâmetros e ajuste de modelos cuidadosos.

Pesquisas futuras podem explorar ainda mais diferentes tipos de ruído, incorporar deslizamento nos modelos e avaliar a aplicabilidade desses métodos a outros tipos de dados financeiros. Conforme o aprendizado de máquina continua a evoluir, sua integração na previsão financeira provavelmente se expandirá, oferecendo novas oportunidades para estratégias de negociação aprimoradas.