Avaliação de algoritmos de Machine Learning na cotação do preço do contrato futuro de milho

Abstract

Com a relevância da produção de milho para o Brasil e o crescimento exponencial do mercado financeiro, os atuantes do mercado tem procurado cada vez mais maneiras de aperfeiçoar suas estratégias na negociação do contrato de milho no mercado futuro, e uma tendência que vem se criado é o uso da capacidade de aprender das máquinas para auxiliar na tomada de decisão. O presente projeto tem como finalidade analisar a performance dos modelos de machine learning: Support vector machine, Random Forest, Neural Network, K-Nearest Neighbors e Linear Regression, visando a capacidade de predição do preço do contrato futuro de milho, através da seleção dos índices mais impactantes na formação do preço do contrato e a partição do objeto de estudo para a realização da validação cruzada, utilizando o valor do Coeficiente de determinação (R²) como parâmetro de performance dos algoritmos. Com os resultados de performance do modelo Linear Regression com R² acima de 0.9 em todas as partições de treinamento e validação realizados, o presente projeto conclui que é possível a utilização de modelos de machine learning para o auxílio de estratégias de negociação no mercado futuro de milho. Porém tendo em vista que o mercado é volátil, a presente pesquisa não recomenda o uso dos algoritmos de machine learning isoladamente para a tomada de decisão na negociação do contrato futuro de milho.