Previsão de séries temporais de ações com dados sintéticos gerados com TimeGAN

Abstract

Prever o comportamento de ativos no mercado financeiro sempre foi um grande desafio devido a` sua imprevisibilidade. Cada vez mais te´cnicas de aprendizado automa´tico sa˜o desenvolvidas e utilizadas para esta finalidade. Neste estudo foi utilizada a causalidade de Granger, para verificar se entre duas se´ries de prec¸os de ac¸o˜es, cointegradas, e, com relac¸a˜o de causalidade, um mo- delo gerativo pode aprender com os dados reais e produzir se´ries sinte´ticas que podera˜o ser utilizadas para previsa˜o. Para tanto, utilizou-se a estrutura TimeGAN, que permite combinar a versatilidade das Redes Adversa´rias Ge- nerativas na˜o-supervisionadas com o controle sobre a dinaˆmica temporal con- dicional, proporcionada pelos modelos auto-regressivos supervisionados. Foi observado que o volume de dados utilizado impacta no tempo de treinamento e o modelo aprende a dinaˆmica temporal de dados das se´ries, sendo capaz de gerar dados sinte´ticos de apareˆncia real´ıstica e capturando as tendeˆncias de curto prazo. Os dados foram avaliados utilizando-se as te´cnicas PCA e t-SNE, e a precisa˜o, utilizando o erro percentual me´dio absoluto. Os resultados obtidos demonstraram que que a previsa˜o de valores futuros a partir de se´ries de dados sinte´ticas e´ uma abordagem poss´ıvel. Os valores sinte´ticos previstos a partir das se´ries sinte´ticas apresentaram um erro percentual me´dio absoluto pro´ximo ao das previso˜es utilizando as se´ries reais confirmando que a TimeGAN aprendeu a dinaˆmica temporal das se´ries de dados