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Título : Foundation models no mercado financeiro: uma comparação entre modelos de base e random forest
Autor : OLIVEIRA, Rodrigo Mesel Lobo
Palabras clave : Aprendizagem de máquina; Aprendizagem profunda; Chronos; TimeFM; Day Trade; Mercado financeiro
Fecha de publicación : 28-jul-2025
Citación : OLIVEIRA, Rodrigo Mesel Lobo. Foundation models no mercado financeiro: uma comparação entre modelos de base e random forest. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso(Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.
Resumen : Este trabalho investiga a aplicabilidade de foundation models no mercado financeiro brasileiro, com foco na previsão de preços de ações. O objetivo é verificar se esses modelos, mesmo sem ajustes específicos (zero-shot), podem alcançar desempenho competitivo. Foram utilizados dois modelos: TimesFM e Chronos, sendo este último também avaliado com fine-tuning. Os resultados foram comparados com os de um modelo Random Forest treinado diretamente sobre os dados financeiros. Embora os foundation models tenham demonstrado potencial, especialmente quando submetidos a fine-tuning com o uso de covariáveis, o Random Forest apresentou desempenho mais consistente nas ações analisadas. Esses resultados reforçam a eficácia de modelos tradicionais bem ajustados no contexto da B3, mas também apontam que modelos de base, quando devidamente adaptados, podem se tornar alternativas viáveis e promissoras para aplicações futuras no mercado financeiro.
URI : https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65270
Aparece en las colecciones: (TCC) - Ciência da Computação

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