COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA APLICADA AO MERCADO FINANCEIRO: UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO ESTRATÉGICO PARA OS USUÁRIOS INICIANTES
Este trabalho aplica técnicas de computação evolutiva objetivando extrair uma estratégia de atuação para o mercado financeiro, ao abordar o fluxo de informações de ativos como um problema sistêmico. Para isso, coletou-se dados ativos financeiros para extrair-lhes os pontos favoráveis de compra e venda, para confrontá-los com o lucro gerado em suas transações, generalizando o resultado ótimo, de forma a encontrar uma solução abrangente, uma estratégia de ação. Os alertas de compra e venda, do melhor agente encontrado, são enviados às mídias sociais digitais para oferecer um sistema de recomendação a investidores iniciantes da bolsa de valores. Os resultados evidenciam a possibilidade de utilizar a computação evolutiva como um sistema de recomendações estratégicas para o mercado financeiro, disponibilizado massivamente a investidores iniciantes. As implicações dessa possibilidade, no entanto, convidam um conjunto de novos trabalhos, que possam aumentar a compreensão sobre o distanciamento entre o conhecimento estratégico, abstraído algoritmicamente de um conjunto de dados, distante da abordagem semântica, e o uso humano, cotidiano, da informação.
COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA APLICADA AO MERCADO FINANCEIRO: UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO ESTRATÉGICO PARA OS USUÁRIOS INICIANTES
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DOI: 10.22533/at.ed.4482216039
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Palavras-chave: Mercado financeiro; Computação evolutiva; Extração de conhecimento; Sistemas de recomendação.
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Keywords: Financial market; Evolutionary computing; Extraction of knowledge; Systems of recommendation.
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Abstract:
This work applies evolutionary computational techniques to extract a strategy of action in the financial market data, when approaching the flow of asset information as a systemic rather than a financial problem. For this purpose, we collected data on financial assets and sought to extract favorable purchase and sale timing, based on their continuous movement. We then compared it with the profit generated in their transactions, generalizing the optimal result through an evolutionary algorithm, in order to find an optimized solution – an action strategy. Buying and selling notifications, from the best agent found, are sent to digital social media offering a recommendation system to stock market investors. The results highlight the possibility of using evolutionary computation as a system of strategic recommendations for the financial market, which is widely available to beginner investors. We conclude that the application of non-symbolic systems to extract knowledge from the database, highlighting the financial system, presents a new range of challenges and opportunities, in which knowledge itself, as a competitive differential, gains new contours outside the semantic universe and ever more distant from ordinary human understanding.
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Número de páginas: 8
- Benjamin Luiz Franklin
