PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS DO MERCADO DE AÇÕES UTILIZANDO PROGRAMAÇÃO GENÉTICA COM INSPIRAÇÃO QUÂNTICA

Reinaldo Gomes Morais¹; Douglas Mota Dias¹; Nadia Nedjah¹; Luiza de Macedo Mourelle¹

¹ Universidade Estadual do Rio de Janeiro

doi:10.20906/CPS/CILAMCE2017-1117

Resumo

A previsão de séries temporais do mercado financeiro ainda é um grande desafio, sendo um tema explorado em vários trabalhos científicos para demonstração da precisão de inúmeras técnicas de previsão. A técnica de programação genética para previsão de séries temporais vem tomando cada vez mais visibilidade, devido à sua eficácia, ficando em alguns casos à frente até mesmo quando comparados os resultados com técnicas estatísticas já consagradas. A proposta deste trabalho é testar o desempenho da programação genética com inspiração quântica para previsão de séries temporais de um conjunto de ações da Ibovespa, de forma verificar se há uma melhora no desempenho com o uso dos princípios da mecânica quântica. Para este fim, desenvolveram-se modelos de previsão através da utilização da PGLIQ, além da sua comparação com a PG e o modelo estatístico Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) para 2 ações da IBOVESPA: Itaú Unibanco (ITUB4) e Kroton (KROT3).

Palavras-chave: previsão de séries temporais; programação genética; inspiração quântica; ARIMA; ações da Ibovespa