Previsão de preços de commodities agrícolas via algoritmos de aprendizagem de máquina

Autores

  • Sergio Nunes Ludovico Universidade Federal de Alfenas
  • Ricardo Menezes Salgado Universidade Federal de Alfenas
  • Luiz Alberto Beijo Universidade Federal de Alfenas
  • Eliseu Cesar Miguel Universidade Federal de Alfenas
  • Marcelo Lacerda Rezende Universidade Federal de Alfenas https://orcid.org/0000-0003-1106-4176

Palavras-chave:

Agronegócio, Previsão de preços de commodities, Inteligência Artificial

Resumo

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.

 

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Publicado

21-01-2023

Como Citar

Nunes Ludovico, S., Menezes Salgado, R., Beijo, L. A., Miguel, E. C., & Lacerda Rezende, M. (2023). Previsão de preços de commodities agrícolas via algoritmos de aprendizagem de máquina. Sigmae, 11(2), 45–69. Recuperado de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/1967

Edição

v. 11 n. 2 (2022): "Ten years on"

Seção

Data Science & Machine Learning

Licença

Proposta de Política para Periódicos de Acesso Livre


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