Previsão de preços de commodities agrícolas via algoritmos de aprendizagem de máquina - Nunes Ludovico, Sergio; Menezes Salgado, Ricardo; Beijo, Luiz Alberto; Miguel, Eliseu Cesar; Lacerda Rezende, Marcelo (Sigmae, 2023)
A previsão de valores em uma série temporal é objeto de estudo em vários campos do conhecimento. No mercado futuro de commodities agríıcolas esse tipo de informação pode ser utilizada para minimizar riscos aos investimentos e contribuir para o aumento de volume de negociações de diversas mercadorias. Como os pre¸cos desses ativos sofrem influência de muitas variáveis externas, geralmente as previsões são feitas por meio de análises fundamentalista ou técnica e este trabalho é realizado por pessoas especialistas da área. Isso restringe o acesso de indivíduos que poderiam investir, mas não o faz por não ter esse conhecimento que é necessário para a sobrevivência desse negócio nas Bolsas de Valores. Este artigo aborda métodos computacionais, que envolvem os algoritmos: k-nearest neighbor; random forest; redes neurais artificiais; support vector machine; e extreme gradient boosting aplicados aos dados históricos das seguintes commodities: açúcar; boi; café; etanol; milho; e soja com o objetivo de prever os preçoos nos horizontes de um e dez passos à frente utilizando para isto a técnica de regressão. Os resultados apontam que as previsões dos modelos inteligentes têm alto desempenho no curto prazo. Nesse sentido, especuladores e hedges podem ser beneficiados ao utilizar a técnica proposta, como apoio à tomada de decisão.