Previsão de Ações na Bolsa de Valores com IA

Bem-vindo ao projeto de Previsão de Ações na Bolsa de Valores utilizando Inteligência Artificial. Neste projeto, utilizamos técnicas avançadas de aprendizado de máquina para prever o comportamento de ações na bolsa de valores. O projeto foi desenvolvido no ambiente Jupyter Notebook e envolve a implementação e treinamento de um modelo de IA para realizar as previsões.

Visão Geral

O objetivo deste projeto é criar um modelo de previsão de ações na bolsa de valores, permitindo a identificação de tendências e padrões nos preços das ações. Utilizamos um conjunto de dados históricos contendo informações sobre os preços das ações, bem como indicadores econômicos relevantes.

Funcionalidades

Carregamento e Análise de Dados: Realizamos a coleta de dados históricos de preços das ações e indicadores econômicos, seguido por uma análise exploratória para compreender melhor o comportamento dos dados.

Pré-processamento de Dados: Realizamos etapas de limpeza, transformação e normalização dos dados para prepará-los para o treinamento do modelo.

Treinamento do Modelo: Implementamos e treinamos um modelo de aprendizado de máquina utilizando técnicas como redes neurais ou outros algoritmos de previsão de séries temporais.

Avaliação do Modelo: Avaliamos o desempenho do modelo utilizando métricas apropriadas e comparamos suas previsões com os valores reais.

Visualização dos Resultados: Criamos gráficos e visualizações para ilustrar as previsões do modelo em relação aos dados reais, permitindo uma análise visual das tendências identificadas.

Instruções de Uso

Ambiente de Desenvolvimento: Certifique-se de ter o ambiente apropriado para executar o Jupyter Notebook. Você pode criar um ambiente virtual e instalar as dependências necessárias usando o arquivo requirements.txt.

Executando o Notebook: Abra o arquivo Jupyter Notebook e execute as células sequencialmente. Certifique-se de seguir as instruções e comentários fornecidos no notebook para um fluxo de trabalho suave.

Ajuste de Parâmetros: Se desejar experimentar com diferentes parâmetros ou técnicas de modelagem, sinta-se à vontade para ajustar as configurações no notebook e observar o impacto nas previsões.

Análise de Resultados: Após a execução do notebook, analise os gráficos e métricas apresentados para avaliar o desempenho do modelo. Você pode comparar as previsões com os valores reais para entender como o modelo se saiu.

Requisitos

• Python (versão X.X)

• Jupyter Notebook

• Yahoo Finance

Recursos Adicionais

Para uma compreensão mais profunda das técnicas utilizadas neste projeto, recomendamos a consulta dos seguintes recursos:

Conclusão

Este projeto demonstra a aplicação prática de técnicas de IA na previsão de ações na bolsa de valores. Ao seguir as instruções e explorar o notebook, você estará melhor preparado para compreender e aplicar conceitos avançados de aprendizado de máquina em cenários financeiros.

Aviso: Lembre-se de que as previsões de ações estão sujeitas a riscos e incertezas, e este projeto é apenas para fins educativos. Não recomendamos tomar decisões financeiras com base apenas nas previsões deste modelo.

Observações

Fiz esse projeto com base na aula que assisti da Empowerdata.