[ML] Modelo de Classificação Binária SP500

Prevendo direção do mercado financeiro

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Arquivo ipynb: código documentado

Neste projeto, desenvolvemos um modelo de aprendizado de máquina usando o algoritmo KNN (k-vizinhos mais próximos) para prever a direção do mercado financeiro — se ele irá subir ("Up") ou cair ("Down") — com base no comportamento dos retornos dos últimos dias e o volume negociado.

Etapas realizadas:

Preparação dos dados:

Carregamos um conjunto de dados históricos do mercado, contendo retornos de até 5 dias anteriores, o volume de ações negociadas e a direção diária do mercado.

Divisão em treino e teste:

Separamos os dados em 80% para treino e 20% para teste, garantindo que pudéssemos avaliar o modelo com dados nunca vistos por ele.

Normalização:

Aplicamos a padronização (centralização e escalonamento) apenas às variáveis numéricas, para que todas tivessem a mesma importância no modelo.

Criação e validação do modelo:

Usamos validação cruzada repetida com várias combinações de k (número de vizinhos) para encontrar o melhor desempenho. O melhor modelo foi então treinado com os dados normalizados.

Avaliação no conjunto de teste:

O modelo atingiu uma acurácia de 86,8%, com alta precisão e recall para ambas as classes, especialmente para dias de alta no mercado.

Aplicabilidade:

Esse tipo de modelo pode ser útil em estratégias de análise de risco, sistemas de alerta para investidores, ou como componente de sistemas automatizados de decisão, desde que acompanhado de critérios financeiros e operacionais. Ele identifica padrões recentes no comportamento do mercado para prever a tendência do próximo dia — uma técnica básica mas eficiente no campo da previsão financeira. Vale ressaltar que este projeto tem como objetivo o estudo, logo ele não se propõe à grandiosidade de um projeto real, muito embora dados reais tenham sido utilizados. Inúmeros projetos são desenvolvidos por especialistas em dados, muito mais adequados à realidade, utilizando outros algoritmos, mais métodos de tratamentos, gerando maior assertividade.