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**Previsão de Preços de Ações e Otimização de Portfólio** Preveja preços de ações com LSTM e otimize seu portfólio de investimentos utilizando o modelo de Markowitz. Ideal para traders, cientistas de dados e entusiastas do mercado financeiro!

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joseabrantesjr/trade

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Previsão de preço de ações e otimização de portfólio com LSTM e modelo de Markowitz

Preveja o preço de ações da próxima semana e otimize seu portfólio de investimentos utilizando modelos avançados de redes neurais LSTM e o Modelo de Otimização de Markowitz.

O que este projeto faz?

Este projeto combina a previsão de séries temporais com LSTM e a otimização de portfólios com o Modelo de Markowitz, permitindo que você:

  • Preveja os preços de ações da próxima semana com base em dados históricos.
  • Avalie o desempenho do modelo utilizando métricas de erro como MSE e MAE.
  • Otimize a alocação do seu portfólio com base no retorno esperado e no risco.

Recursos:

  • LSTM Model: Treina um modelo para prever preços de ações futuros.
  • Portfolio Optimization: Utiliza o Modelo de Markowitz para recomendar a melhor alocação de ativos com base na previsão.
  • Price Prediction: Prevê o preço de ações para os próximos 5 dias úteis.
  • Fácil de usar: Apenas insira o símbolo da ação (ex: AAPL para Apple Inc.) e veja a previsão de preços e a recomendação de compra/venda.

Como começar?

1. Clone o repositório

Primeiro, faça o clone deste repositório:

git clone https://github.com/joseabrantesjr/trade.git
cd trade

2. Instale as dependências

Use o pip para instalar as dependências listadas no arquivo requirements.txt.

pip install -r requirements.txt

3. Execute o programa

Rode o script Python diretamente no terminal e insira o símbolo de uma empresa listada na bolsa para prever seus preços e otimizar seu portfólio:

python run.py

Exemplos de Uso

  1. Prever preços de ações:

    Após rodar o programa, insira um símbolo de ação, como AAPL, e veja as previsões de preços para os próximos 5 dias úteis, junto com recomendações de compra ou venda:

     Digite o símbolo da empresa (por exemplo, AAPL para Apple Inc.): PBR
     Preço de Fechamento Atual: $14.53
    
     Previsão de preços para a próxima semana:
     16/09/2024: $14.53
     17/09/2024: $14.56
     18/09/2024: $14.60
     19/09/2024: $14.64
     20/09/2024: $14.69
    
     Erro Quadrático Médio (MSE) do modelo: 0.0019
     Erro Absoluto Médio (MAE) do modelo: 0.0329
    
     Variação percentual prevista: 1.07%
     Recomendação: Considere comprar. O modelo prevê uma tendência de alta.
    
    
  2. Otimizar Portfólio:

    O modelo de Markowitz calcula o peso ideal da ação na sua carteira com base nas previsões de retorno e no seu nível de tolerância ao risco.

    Peso ótimo da ação na carteira: 15.23%
    

Estrutura do Código

O projeto está estruturado da seguinte forma:

  • preprocess_data: Pré-processamento dos dados, incluindo escalonamento e criação de janelas de dados para treinamento.
  • create_lstm_model: Criação do modelo LSTM.
  • train_model: Treinamento do modelo e divisão dos dados em treino e teste.
  • predict_next_week: Previsão de preços para os próximos 5 dias úteis.
  • optimize_portfolio: Otimização da carteira utilizando o modelo de Markowitz.

Aprenda Mais

Se você quiser aprender mais sobre as técnicas utilizadas neste projeto, confira:

Contribuições

Sinta-se à vontade para contribuir com este projeto! Aqui está como você pode ajudar:

  1. Dê uma estrela: Se este projeto ajudou você, dê uma estrela no GitHub!
  2. Fork este repositório: Crie sua própria cópia deste projeto e adicione novos recursos.
  3. Envie um Pull Request: Quer sugerir uma melhoria? Faça um fork, adicione sua melhoria e envie um pull request.
  4. Reportar Problemas: Encontrou um bug ou um erro? Abra uma issue no GitHub.

Como contribuir

  1. Faça o fork deste repositório.
  2. Crie um branch com sua feature: git checkout -b minha-feature.
  3. Faça o commit das suas mudanças: git commit -m 'Adiciona minha feature'.
  4. Faça o push para o branch: git push origin minha-feature.
  5. Envie um Pull Request.

Objetivos do Projeto

Nosso objetivo é criar um projeto de código aberto robusto, onde todos possam colaborar e aprender sobre redes neurais, séries temporais e otimização de portfólio. Esperamos que este projeto se torne uma referência para quem deseja entender essas técnicas aplicadas ao mercado financeiro.

Mantenha-se Atualizado

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Licença: Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para mais detalhes.


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