Desvendando os Mercados Financeiros: Modelos Baseados em Redes Neurais Profundas para Previsão de Preços de Ações

Este artigo explora o potencial e os desafios de utilizar redes neurais profundas (DNNs) na previsão de preços de ações. Modelos econométricos tradicionais frequentemente lidam com as complexidades dos dados de séries temporais financeiras, levando à exploração de DNNs, especialmente arquiteturas como redes de Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM), para captar padrões intricados nesses dados. Embora essas redes apresentem resultados promissores, desafios como interpretabilidade do modelo, não-estacionariedade dos dados, sobreajuste e demandas computacionais permanecem. A crescente digitalização do setor financeiro e o influxo de dados alternativos oferecem uma oportunidade única para as DNNs, enfatizando sua capacidade de extração automática de características. No entanto, a integração das DNNs requer uma abordagem multidisciplinar, envolvendo especialistas financeiros, cientistas de dados e especialistas em computação. O artigo conclui com uma perspectiva otimista para a sinergia entre aprendizado profundo e teorias financeiras tradicionais, buscando uma combinação harmoniosa de técnicas computacionais modernas com princípios financeiros fundamentais.