Achei interessante o artigo, espero que gostem e que o modelo por eles desenvolvido funcione em sua previsão para o 2º semestre.
Marco Leonel Caetano
27/08/2008
No mercado de ações, para fazer lucro não tem segredo: é apenas comprar na baixa e vender na alta. Mas este jargão clássico não reflete o problema: quando é a baixa e quando é a alta? Observando dados passados é fácil detectar baixas e altas ou mudanças de tendências. Mas como saber em relação ao futuro?
Depois do crash de 1987, surgiram muitas discussões sobre as clássicas metodologias. Na década de 1990, novas técnicas e aplicações foram desenvolvidas para o mercado financeiro. Com o advento de computadores mais velozes e novos algoritmos (regras para programação de computadores), técnicas de IA (inteligência artificial) começaram a fazer parte das análises. Apareceram diversas aplicações em estudos sobre o padrão de comportamento das bolsas mundiais com o uso de algoritmos de redes neurais artificiais, algoritmos genéticos, algoritmos para simulação de agentes, lógica nebulosa (”fuzzy logic”) e sistemas dinâmicos.
Técnicas de análise de sinal como Fourier e wavelets, normalmente utilizadas em processamento de imagens, começaram a serem empregadas com maior freqüência por analistas ligados à Wall Street. A metodologia da Transformada de Fourier serve para mudar o espaço de observações das negociações dispostas no tempo para o campo das freqüências. Busca-se observação da repetição dos eventos em termos de suas freqüências.
