Previsão de preço de ações de empresas do setor elétrico com algoritmos de aprendizado de máquina

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo comparar a eficiência de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina na previsão de preços de ações do setor de energia elétrica. Para isso, foram analisados quatro algoritmos: Long Short-Term Memory (LSTM), Support Vector Regression (SVR), Regressão Linear e Random Forest. Os dados utilizados compreendem uma série histórica de preços e indicadores adicionais, como inflação, Índice de energia elétrica (IEE) e variação cambial, que foram processados e utilizados como entrada para os modelos. A análise foi realizada com base em métricas de erro, como Erro Médio Absoluto (MAE), Erro Quadrático Médio (MSE) e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE), bem como pela avaliação da diferença percentual entre os preços previstos e os valores reais. Os resultados mostram que o algoritmo LSTM obteve o melhor desempenho na previsão de preços de fechamento, seguido pela Regressão Linear, enquanto o Random Forest apresentou maior margem de erro e se monstrando inadequado para a aplicação neste problema. Este estudo realiza a aplicação de algoritmos preditivos no mercado financeiro, demonstrando o potencial do aprendizado de máquina como ferramenta para análise e tomada de decisão no setor de energia elétrica.