<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> Rev. FSA, Tere*i*a, *. *9, n. 10, art. 3, p. 45-65, ou*. 2*22 </line>

<line> *SSN Impresso: 18*6-6356 ISS* Eletr*nico: 2317-2983 </line>

<line> http://dx.doi.org/10.12819/2022.*9.10.3 </line>

<line> Al*oritmo Random Forest para Previ*ã* de Compor*am*nto de **eços de Ativos </line>

<line> **ndom Forest *lgorithm fo* Pred*c*ing Asset *rice Behavio* </line>

<line> *wert*n Alex Ave*ar </line>

<line> D*utor e* A*minist*ação pela Universid*de *ederal de Minas ***ais </line>

<line> Profe*sor da Universi*ade Feder*l de Minas Ge*ais. </line>

<line> E-mail: ewerto*al*xavelar@gmail.c*m </line>

<line> Victor A*tu*es Leocá**o </line>

<line> Douto*an*o em Demogra*i* *ela Univ*rsidade Federal *e *inas Gera*s </line>

<line> Mestre em D*mografia pela Uni*ers*dade Federal *e Mi*as *erai* </line>

<line> E-mail: vic*or*n*unesleoc*dio@*mail.com </line>

<line> Octáv*o Valente Campos </line>

<line> Doutor em Cont*oladoria e Cont*b*l*d*de *ela U*ive**idade Federal de *i*as Ge*ais </line>

<line> Profes*or da Uni**r*idade Federal de Minas G*rais </line>

<line> E-*a*l: octavio**@y*hoo.*om.br </line>

<line> Pri*cila Olive**a Ferrei*a </line>

<line> Mestr*nda em Con*rola*oria e Con*abilida*e pela *niversid**e Federal *e Minas Gerais </line>

<line> *rad*a*a em Ciências Contáb*i* pela Un*versid**e Esta*ual de Montes Claros </line>

<line> E-*ail: pr**ismoc@hotmail.com </line>

<line> Jacque*ine Brag* Paiva Orefici </line>

<line> Doutora em *dmini*t*ação pela *e Empresa* pel* U*ive*sità Politec*ica delle Marche (Itál*a) </line>

<line> Profess*ra d* C*ntro U*iversitário Leonar*o da Vinci </line>

<line> E-*ai*: *.orefic*@gmail.*om </line>

<line> End*r*ço: Ew*rton Alex Avelar </line>

<column> </column>

<column> </column>

<column> </column>

<column> </column>

<line> AGÊNC*A </line>

<line> DE FOMENTOS: A Fundaç*o de Ampar* à Pe*quisa *o *stad* de Minas Gerais (FAPEMI*) * o Co*selho </line>

<line> Naci*nal de Desenv*lvimento Científico e Tecnológico (CN**) como responsávei* pelo financiamento *a pesq*isa. </line>

<line> E. A. Avelar, V. A. Le*cádio, O. V. Campos, P. O. Ferreira, J. B. *. Orefic* </line>

<line> 46 </line>

<line> R*SUMO </line>

<line> A pesquisa aprese*tada ne*te artigo a*alisou o de*empe*ho </line>

<line> do </line>

<line> *lgori*mo random forest </line>

<line> na </line>

<line> pre*isão do retorno fut*ro *os principai* índices das maiores *olsas de val*res do mundo, po* </line>

<line> meio de preços </line>

<line> *istóricos de negoc**ção. Utilizou-*e uma amostra *omposta </line>

<line> pelas cotaçõ*s </line>

<line> *iária* d* 35 </line>

<line> índices das maiore* bolsas de *alores do mundo, no </line>

<line> *erí*d* *e 2001 a 2019. </line>

<line> Alé* do alg*ritmo ran*om fore*t, foram estimados mode*os *o* bas* no algori*mo árvore de </line>

<line> deci*ão * empr*gando a técn*ca *e reg*essão lo*ís*ica. Os modelos f**am estim**os </line>

<line> consideran*o-*e os preços *áxi*os * *e fechamento, ass*m *omo o período completo e a *ua </line>

<line> divisão e* subperíodos. *s result*dos indica*am *ue o* desem*enhos dos mod*los es*imados </line>

<line> foram super*ores * mé*ia d* mercado, sen*o que o r*ndom *o*est apresen*o* os *e*hore* </line>

<line> resultad*s. Todos os *odelos *reinados *om base nos preços máxi*os dos índi*es tiver*m </line>

<line> desempenho superior **s treinados *om preço* de fechamento. Além </line>

<line> di s s o, </line>

<line> os modelos *e </line>

<line> subperío*os </line>

<line> apr**en*aram melhores *esempe***s para * random f*rest. A eficiência *os </line>

<line> me*c*dos na f*r*a f*aca *oi qu*s*ionada em contexto contemporân*o da ascensão d* *so de </line>

<line> algoritmos *e inteligên*ia a*tific**l (*A) para prev*são em fin*nças. O estudo é r*le*ante, pois </line>

<line> contribui para a *ite*atura </line>

<line> d* uso de algor*tmos </line>

<line> de IA n* *revisã* de </line>

<line> preço* de ati*os </line>

<line> no </line>

<line> mercado financeiro. Os pri*cipai* *ndices das m*iores *o***s *e *alor*s *o mund* foram </line>

<line> anali*ado*, ge**ndo subsíd*os gerais que podem auxiliar na *ri*nt*ção de pesquisas futuras na </line>

<line> á*ea. </line>

<line> Palavras-*have: Random Forest. In*e*ig*nci* Artificia* (IA). *rev*s** de Preços. Hipó*e*e de </line>

<line> Mercados Eficie*tes (HME). Bolsa de Valo*es. </line>

<line> *B*TRACT </line>

<line> T*e re*earch pre**nt*d *n this arti*l* analyzed the perf*rma*** ** the ran*om forest </line>

<line> algorithm in *redicting the future return of the mai* *ndices of t** l*rgest s*ock exch*ng*s in </line>

<line> *h* *orld, t*r*ugh his**rical trad*ng prices. A sample </line>

<line> com*osed of the **il* q*ote* of </line>

<line> 35 </line>

<line> indices of th* largest s*ock e*changes in t** world from 2*01 to 2019 wa* used. In add*tio* to </line>

<line> *h* ra*dom forest algo**t*m, models were e*t**ated, ba*ed on *he d*cision *ree a**o*ithm and </line>

<line> us**g the l**istic regression te*hnique. *he *odels wer* estimated cons*dering max*mum and </line>

<line> clos*n* pr*ces, *s well as *he co*plete period </line>

<line> **d **s divis*on into sub-period*. The re*ult* </line>

<line> indicated *hat th* p*rf**manc*s of the estimated mod*ls w*re superior to *h* mar*et av**age, </line>

<line> and the *andom **rest **esented *h* be*t *esults. All models tr*ined on the maxim** p*ices *f </line>

<line> t*e in*ic*s performed </line>

<line> *et*er *han </line>

<line> th*se t***ned on cl*sing </line>

<line> price*. In a*dition, the subperiod </line>

<line> models performed better *or th* random forest. The efficienc* of markets in the weak </line>

<line> *orm </line>

<line> has been question*d in the c*ntemporary conte*t o* *he rise *f *he use *f artif*cial int*ll*g*n*e </line>

<line> (AI) a*gorithm* for *o*ecas*ing in finance. Th* study is relev*nt as ** cont**b*tes ** the </line>

<line> lit*r*ture on *he use of AI algor*th*s in *or*cast*ng *sset prices in the financial mar*et. T** </line>

<line> m*in indices </line>

<line> of th* l*rgest sto** exchanges in the *orld were an*lyzed, generati** genera* </line>

<line> su*s*dies *hat can *el* g*ide fut*re research in the *rea. </line>

<line> Key**rds: Ran**m For*st. Artific*a* Intelli*ence (AI). Pri*e Forecas*. Ef*icient Ma*kets </line>

<line> Hyp*thes*s (*M*). Stock Ex*hange. </line>

<line> Rev. F*A, Ter*sina, v. 19, n.10, art. 3, p. 45-65, out. 202* </line>

<line> www4.fsanet.*om.*r/re*ist* </line>

<line> Algoritm* Rando* Fore*t para Previsão de Comportamento d* P*eços de Ativo* </line>

<line> 47 </line>

<line> 1 INTRODUÇÃO </line>

<line> P*ever a **reçã* de índices do me*cad* finan**iro é uma tarefa im*ort*nte par* *s </line>

<line> agentes ec*nômicos, ta*s como investi*o*es, fundos e c*rre*o**s, já que u*a predição </line>

<line> razoáv*l possibil*ta o a*me*to p*tencial dos g*nho* (*HOU; *HANG; SORNETTE; J*ANG, </line>

<line> 201*). Assi*, há um f*r** interesse </line>

<line> acadêmico e de outros profissio*ais em pre*er preço* </line>

<line> futu*os dos ati*o* neg*ciados no* mercad*s f*nanc**ros (*AVED AWAN et *l., 202*). </line>

<line> Ne**e cont*x*o, destaca-*e a *ipótese de Mercado Eficiente (HME). De acordo co* </line>

<line> *a*a (1970), um m*r*ado e*iciente é aquele no *ual os preços *empr* r*fle**m *lenamente a </line>

<line> inf**ma*ão dispon**e*. As*i*, a HME imp*ica *u*, em m*dia, u* investi*or não *oderia </line>

<line> obter um retor*o anormal. Poré*, as condi*ões listadas *or Fama (19*0) para a e*iciênc** são </line>

<line> ideais, poss*bil*tando reto*nos anormais a pa*tir de poten*iais i**ficiências. </line>

<line> Desse modo, ao longo das décadas, diversos ag**tes e*foc*ram *ssa possibilidade. </line>

<line> Inicialm*nte, co*forme Caliskan Cavdar Aydin (2020), es*udo* qu* abo*dar*m a previ*ão e </line>

<line> de preços par* *bten*** de reto*nos anormais ** me*cado financ*iro eram rea*izados usando </line>

<line> t*cnicas estatís*icas de sér*es te*porais. Contud*, elas não s* mos*raram tão ad*quadas </line>

<line> dev*do à complexida*e do fenô*eno. *erreira, Gandomi e Ca*doso (20*1) a**rm*m que, </line>

<line> re*en*emente, o avan*o de *écnicas computaci**ais possibilitou o </line>

<line> e*pr*go de algoritmos </line>

<line> ligado* à inte*igência *rt*ficial (IA), assi*, </line>

<line> o </line>

<line> e*prego desses algoritmos para pr*visão *os </line>

<line> p*e*os de **ivos s* t*rn*u um tema imp**tante de estudos. </line>

<line> Dent*e t*is algoritmos, destac*-s* o random forest (flore**a *l*atória), qu* *prese*ta </line>

<line> um bom desem*en*o de prev*são de preç*s de a*ivos no mercado financeiro (KALRA; </line>

<line> GUPTA; PRASAD, 2019). Ess* al*orit*o pode *e* conside*ad* um desenvolvimen*o de </line>

<line> out** algoritmo de IA: a *r*ore de *ecisão. Confo*me Ghosh, Ja*a e San*a (2019), o r*ndom </line>

<line> forest é um co*jun*o *e á*vores de dec*s*o, que são *esenvolvidas para ob*er </line>

<line> um melhor </line>

<line> desempenho *e p*evi*ão *m comparaç*o a apenas *ma ár*ore. </line>

<line> Diante do exposto, * pes*uisa apresentada n*st* artigo te*e c*mo objetivo analisar o </line>

<line> des*mpenh* do algoritmo random forest na prev*são do retorno *u*ur* dos principais í*di*es </line>

<line> das mai*re* bolsas de </line>

<line> valo*es do **n**, por meio de preços históric*s de negociação. *ara </line>

<line> tanto, foram propostos e cum*ri*os os seg*intes </line>

<line> objetivos </line>

<line> específicos: (a) c*mparar </line>

<line> * </line>

<line> des*mpenho ** ran*om fores* e* relaçã* a </line>

<line> o*tra* técnicas d* previs*o; (*) </line>

<line> id*nti*icar se </line>

<line> diferent*s períodos de </line>

<line> an*lise podem ser associados *o *ese*penho d* alg*ritm*; (c) </line>

<line> Rev. FSA, *eresina *I, *. 19, n. 10, art. 3, p. 45-65, out. 2022 </line>

<line> www4.fs*ne*.c*m.br/*evista </line>

<line> E. A. Avela*, V. A. Leocádio, O. *. Ca*p*s, P. *. Fer*eir*, *. B. P. *refici </line>

<line> 48 </line>

<line> *eri*icar se diferentes *ipos de preços históric** de negoci*ção podem melh*rar * **evisão d* </line>

<line> re*orno de mercado do d*a segui*te. </line>

<line> O estudo *pre*ent*do * releva*te, co*siderando-se aspe*tos acadêmicos e prá*icos, ta*s </line>

<line> como: (*) a importância de ferr*mentas de previsão para os ag*ntes do me*cado financeiro </line>

<line> (Z*OU et al., 2019; W*, WAN*, SU, T*NG; W* (2020); (ii) o fo** do estudo em di*ersos </line>

<line> mercados ao redor *o mundo, e nã* *pen*s em merc*dos indivi*ua*s (como a*ordado *m boa </line>

<line> parte dos estud*s prévios); (iii) a c*ntrib*i**o à *ite*atur* *obre o crescente *mpr**o de IA em </line>

<line> finanças (FERREIRA et al., 2021); * (iv) o teste da HME (FAM*, 1970, 1991), em *ua forma </line>

<line> fr*ca, sob difere*t*s context*s. </line>

<line> 2 RE**RENCI*L *EÓRIC* </line>

<line> Segundo Zhou et al. (2019), p*e*e* * **reçã* de índices de merca*o é uma t*re*a </line>

<line> importante para </line>

<line> o* agen*e* econômicos. Esses autore* re*orçam </line>

<line> qu* es** tip* de previsão </line>

<line> é </line>

<line> indispens*vel p*r* investidores, fundos * corre*oras, *endo que uma *r*di**o raz*áve* </line>

<line> possibilita o aumento potencial dos g*nhos *e mercado. Nes*e sent*do, os avanços d* *A t*m </line>

<line> possibilita*o o desenvolvim*nto </line>

<line> de predições mais preci*as, da**o suporte a decisões de </line>

<line> inves*i*ent* (ZHOU e* al., 2019). Ratificando o ex*osto, Wu et *l. (2020) afirmam que o **o </line>

<line> de algori*mos de IA para prever preços de ativos *inanceiros com base em dad*s históricos é </line>

<line> um novo di*ecionamento para essa *ecnol*gia. </line>

<line> Contudo, d*v*-s* **sta*ar q*e, segund* a HME, a priori, não seria possível prever os </line>

<line> preços *e a*ivos financeiros de fo*ma * obter retornos acima da médi*, *á que es*** *r*ços já </line>

<line> *e*let*riam informa**es dos ati*os, conf*rme o ní*el *e eficiência d* mercado (Fama, 1970, </line>

<line> 1991). S*ynkev*ch, *cGinnity, Colema*, Belatre*h* e Li (20*7) ressaltam que, *m sua forma </line>

<line> fraca, a HME considera que o* preç*s de m*rcado </line>

<line> *ão p*deriam </line>

<line> ser p*evistos * po*to </line>

<line> de </line>

<line> permitir retor*os anormais com base em da*os h**tóricos, poi* est*s já e*ta*i*m *efl*t*dos nos </line>

<line> preço* correntes do* *tivos. *oré*, </line>

<line> *alienta-se o *mprego de *erramentas cad* </line>

<line> vez mai* </line>

<line> sofis*icadas por parte dos agente* e**nômicos p*ra fin* de previ*ão de *r*ços </line>

<line> de ativos no </line>

<line> mercado fina*ce***, em especial, algorit*os de IA (SHYNKEVICH e* a*., 2017). Dia*te do </line>

<line> ex*osto, u*a **z q*e o estud* aprese*tado neste ar*igo a***isa se m*delos de IA baseado* em </line>

<line> preço* históricos de n*gocia*ã* *e índices (dados p*ssado*) p*dem explicar o r*torno f*turo </line>

<line> dos m*smos, considerand*-se o desempenho médio das ma*ores de bolsas de valores ao *edor </line>

<line> do mundo, fo* propos*a a Hipó*ese * (H1): </line>

<line> Rev. FSA, Tere*ina, v. *9, *.10, art. 3, p. *5-65, out. 2022 www4.fsan*t.*om.br/re*ista </line>

<line> *lg*ritmo Random For*st para Previsão de *ompor*amento d* Pr*ços de Ativos </line>

<line> 49 </line>

<line> H1 - É pos*ível pre*er o r*t*rno futu*o dos p*inc*pais índices das maior*s *ol*as de valo*es </line>

<line> do *undo a *artir de dados histórico*, mo*elados por m*i* de al*oritmo* de *A, ob*endo </line>

<line> resultados su*eriores à média de *ercado e estat*sticamente sign*ficantes. </line>

<line> É imp*r*ante destacar q*e, previamen*e ao *mprego de t*cnic** de IA, de modo geral, </line>

<line> eram em*regadas té*nicas **tatí*ticas tradici*nais, especial*ente, </line>

<line> regressão. Contudo, elas </line>

<line> não s* mostraram tão a*equadas à </line>

<line> complexidade do fenômeno (CALISKAN **VDA*; </line>

<line> *YDIN, 2020). Assim, </line>

<line> com os a*an**s com*utacionais, algoritmos de </line>

<line> IA passaram a ser </line>

<line> empregados para tal, send* </line>

<line> qu* d*ver*os estudos mos*r*m que eles </line>

<line> *btê* resultados </line>

<line> superiores </line>

<line> aos de téc*icas tradicionais (RAJAB; SHAR*A, 2019; *O*G; *U; CUI, 2019; </line>

<line> S*DO*SKY, 2021). Por outro l*do, é importa**e ressal*a* que alguns *stud** têm destacado </line>

<line> desem*e*hos similares entre os ob*ido* por algoritmos </line>

<line> de IA e de té*nica* </line>

<line> estatí*ticas </line>

<line> t*adicionais (PARRAY; KHURANA; KUMAR; ALTALBE, 2020; JAGGI et al., 2021); </line>

<line> enquan*o outros apresenta* result*do* infer*o**s d*que*a inteligência em relação às técn*cas </line>

<line> t*adicionai* (JAN*; LE*, 2*19). Diante do exposto, conside*and* a *ai*r par** do* estudos </line>

<line> prév*os da **teratu*a, desenv*lv*u-se a H*pótese 2 (H2): </line>

<line> H2 - Modelos d* I* *presentam desem*enh* estatisti*amente superior a técnic*s e*ta*ísticas </line>

<line> tradicionais *omo a regr*ssão logís*ica para previsão do retorno fu*uro d*s prin*ipa*s índices </line>

<line> das **iores bo*sas *e valores do mu*do. </line>

<line> Dentre os alg*ritmos de IA u*ilizad*s para pr**isão </line>

<line> de pr*ços de ativos financ*iros </line>

<line> *om *o* dese*pe*ho, destaca-se o ran*om fore** (KALR* </line>

<line> et al., 20**). Trata-se </line>

<line> de </line>

<line> um </line>

<line> al*or*tmo *ue *onst*tui *m co*junto </line>

<line> de á*vor*s de decisão, </line>

<line> de*env*lvidas para ob*er </line>

<line> *m </line>

<line> melhor desemp*nho de pre*isão em compa*a*ão com uma únic* árvore de decisão (G*OSH </line>

<line> et *l., 2019; RIBEIRO; C*ELHO, 2020). Segundo Ma**on Roka*h (201*), * árvore de e </line>

<line> *ecis*o é u*a asso*iação dos p*ssí*eis *esultados de uma sér*e *e al*ern**ivas *el*cio*adas. </line>

<line> Neste *ent*do, a ca** passo * escolhida </line>

<line> u*a vari*vel q*e **lhor divide o con***to de </line>

<line> *mostras e **ferentes m*didas ou critérios *e divi*ão </line>

<line> *o*em ser </line>

<line> u*a**s, formand* </line>

<line> ramifica*ões. Trata-s* de uma hierarquia de pergunt*s do ti*o "sim/não", n* *ual as *ue*tões </line>

<line> específicas f*itas *epen*em das respos*as *adas às perguntas *nteriores, com os r**os se </line>

<line> espalhando a p*rtir da q*estão *riginal a*é que uma respos*a apropriada se** obtida (HUANG, </line>

<line> Y*NG; CH*A**, 200*). D*f**ent*s me***as de impureza ou *ritérios de divisão pod** ser </line>

<line> usadas em ár*ores de decis*o, tais com*: impure*a Gini, entro*ia de informação ou erro d* </line>

<line> classificaç** (KYOUNG-SOOK; SOOKYUNG; H*NGJOONG, 2018). </line>

<line> Diante do ex*ost*, *ode-se d*zer que o random fore*t é uma melhoria do algor*tmo </line>

<line> das árvores *e de*isão, po*s, ao invés de uti*i**r apenas uma *rvore de decisão, util*zam-se </line>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 19, n. 10, art. 3, p. 45-65, out. 20*2 *ww4.fsanet.com.b*/revista </line>

<line> E. A. Av**a*, V. A. *eocá**o, O. V. Campos, P. O. Ferreir*, J. B. *. Orefici </line>

<line> 50 </line>

<line> várias árvores (*HOSH *t al., 2019). Ist* é, cada á*v*re funciona como um classific*do* e, ao </line>

<line> fim, combi*am-*e *s </line>

<line> decisõe* de </line>

<line> cada uma da* *rvore*. * c*assificador </line>

<line> *e random forest é </line>

<line> integra*o * </line>

<line> ger* múlti**as árvores de decisão, utilizan*o su*conju*tos s*lecio**d*s </line>

<line> aleatoriamente de amostras e variáv*i* de treina*ento (K*A*DEM; SAHA; *E*, 2016). </line>

<line> Dess* forma, o proc*sso </line>

<line> de aju*te do algo*itmo de </line>

<line> random forest *oss** * *aracter*stica </line>

<line> de </line>

<line> desc*rre*ac*onar </line>

<line> as </line>

<line> árvores, o </line>

<line> que, n* média, **rna as árvores finais menos v*riáveis e mais </line>

<line> confiávei*, *iminui*do o ove**i*t*ng. De acordo c*m Wu et al. (*020), o a*g*ri*m* de rando* </line>

<line> *orest, de forma g*ra*, tem sido *em sucedido como um método de *las*ifica*ã* e r*gressão. </line>

<line> Com base *o *xposto, foi *roposta a Hip**ese 3 (H3): </line>

<line> *3 - O desem***ho do algorit*o **ndo* *ore*t para prever o re*or*o futuro dos *rincipais </line>

<line> índ*ces das maiores bolsas de v**ores do *u*do a *ar*ir de dados históricos é esta*isticamente </line>

<line> significante e sup*r*or ao do al*oritmo árv*re de decisão. </line>

<line> R*ssalta-se qu* *ão empregados d*ferentes períod*s d* obse*vação nos modelos de </line>

<line> random fo*e*t observados na literatura (o que gera m*is e/ou *enos observaç*e*); *endo que </line>

<line> tais p*rí*dos va**a* desde alg*ns meses (*.g., KALRA al., 2*19) a mai* *e um* d*cada et </line>

<line> (e.g., SAD*RSK*, 20*1). Por se tratar de </line>

<line> um **delo de IA que empr*ga </line>

<line> exemplos/hist*ricos para cl*ssific*çã*, espera-se ai*da qu* diferentes núme*os *e observação </line>

<line> influenciem o d*sempen*o do mesmo. Chen e Hao (2017) ratificam essa expec*at*va </line>

<line> *o </line>

<line> prever índices apenas </line>

<line> com dados históric*s a partir d* </line>

<line> outros **delos de IA. Ademais, por </line>

<line> ser*m a*licados mais r*c*ntem*nt*, é esperad* que o po*er de prediçã* </line>

<line> d* </line>

<line> técnicas **is </line>

<line> so*isticadas </line>

<line> *omo o rando* f*rest s* red*za em períodos ma*s recentes *m relação àq*ele* </line>

<line> mais antigos, devido à precificação do us* do m*smo conforme a HME. Assim, foram </line>

<line> elencadas as h*póteses 4* e *b: </line>

<line> H4a - Mod*l*s de </line>

<line> IA </line>

<line> qu* empregam um m*ior número ** </line>

<line> observa*õ*s na e*timação </line>

<line> apre*entam desemp*nho esta*isticamente superior em re*ação </line>

<line> àqueles que e*pre*am *m </line>

<line> menor número de obs*rvaçõe*. </line>

<line> H4* - Mo*el*s de IA estimados para a prime*r* dé*ada do sé*ulo XXI têm desempenho* </line>

<line> est*tis*i*amente super*or*s em rela*ão àque**s estima*o* para a segun*a década do mesmo </line>

<line> sécu**. </line>

<line> Por fim, a mai*ria dos estudo* que ab*rda * previsão dos retornos diá*i*s de ín*ice* ou </line>

<line> outros ativ*s fi*anceiros uti*iza o p**ço d* f***amen*o co*o *ase p*ra tal (e.g., </line>

<line> Rev. FSA, Te*esina, *. 19, n.10, art. 3, p. 45-65, out. 2022 www4.fsanet.com.br/r*vist* </line>

<line> Al*oritmo Random F*rest pa*a Previ*ão d* Co*portamento de Preço* de Ati*os </line>

<line> 51 </line>

<line> SHYNKEVICH et al., 2017; CAO; LIN; LI; ZHA*G, 2019). Todavia, Gorenc Novak </line>

<line> e </line>

<line> Ve*uek (**16) propõem o uso dos preços máxi*os diários para isso, uma vez </line>

<line> que haveria </line>

<line> uma menor vo*atilidade des*es val*res *m com**ra*ão a** do fecha*ento, </line>

<line> pois, *o final do </line>

<line> pregão, os resultados tenderiam a variar mais. Em *eu estudo, os a**ores </line>

<line> *upracitados </line>

<line> c*ncluíram que modelos que utiliza*am pre**s máximos, e* detr*mento **s </line>

<line> que *tilizam </line>

<line> preços de f*chamento, </line>

<line> apr*sentaram desempenho superio*. **ndo assim, fo* *roposta </line>

<line> a </line>

<line> Hipótese 5 (H5): </line>

<line> H5 - M*d*los de *A </line>

<line> que emp*eg*em preços máximos para c*lculo do retorno têm </line>

<line> desempenhos *statisti*amen** superiores em r*lação àqueles que empregam </line>

<line> preç*s de </line>

<line> fecham*nto. </line>

<line> Para estimação *os modelos e rea*iz**ão das análise* da pesquisa, foram emp*egado* </line>

<line> dive*sos </line>

<line> pr*cedimentos </line>

<line> metodológi*o*. </line>

<line> Tais </line>

<line> procedimentos, </line>

<line> e*senciais </line>

<line> para </line>

<line> o </line>

<line> desenvolvime*to *o estudo, são *escrit*s detalhadamente na *eç** seguinte. </line>

<line> * ME*ODOLOGIA </line>

<line> O *studo *em caráter descritivo e qu*n*it*tivo. I*ic*almente, for*m identificadas a* </line>

<line> *aio*e* bolsas de v*lor*s do mundo. Pa*a tal, foi seguida a cla*sif*cação do site *nvest*n* do </line>

<line> ano de 2022. Após ess* ide*tificação, foi realizado o lev*ntam*nt* dos prin*ipais índic*s de </line>

<line> cada bolsa * co*eta*o seu ticke* (có*i*o) </line>

<line> no s*te Yahoo!Finance. Destaca-se </line>

<line> q*e </line>

<line> o </line>

<line> *aho*!Fina*c* tem sid* apontado co*o importa*te fonte *e *ados para p**visão de preço* de </line>

<line> ativos com base e* algoritmo* de I* (*AVED AWAN et al., 2021). A info*mação de **ckers </line>

<line> foi *u*da*ental p*r* col*ta de dados refe*entes às cotações diárias de cada índi*e a p*rtir do </line>

<line> s of t w ar e R e </line>

<line> das ***çõe* do pa*ote Quantitati*e *in*ncial Modelling Framework </line>

<line> (quantmod). Trata-se *e *m pacote desenvolvido para * R, que auxili* agen*es d* mercado no </line>

<line> teste e no dese*volvi*ento *e modelo* de neg*ciação no m*rca** fina*ceiro (R*a* et *l., </line>

<line> *020). </line>

<line> Na *ompo*ição *a amostra foram seleci**ados 3* í*dices aprese*tados na *abela 1. </line>

<line> Sali*nta-se que o* tickers dos índices das bo*sas Sha*gha* Stock Ex*hange * Sh*nzhen Sto*k </line>

<line> Exchange não f*ram passíveis de sere* anal*sados v*a quantomod, </line>

<line> sen*o excluídos da </line>

<line> amostra. As *otaçõe* *esse* índ*ces foram coleta**s em frequência diária entre os *nos </line>

<line> de </line>

<line> *0*1 e 2019. Optou-se </line>

<line> pelo enc**ramento da co*eta em </line>

<line> 2019, devido à emergência </line>

<line> da </line>

<line> Rev. FSA, Te*esina PI, v. 1*, *. 10, art. 3, p. 45-65, o*t. 2**2 </line>

<line> www4.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> E. A. Av*l*r, V. *. Le**ád*o, O. V. C*mpo*, P. O. F*rreira, *. B. P. Or**ici </line>

<line> 52 </line>

<line> pan*e*ia *e Covid-19, em 20*0, q*e af*tou drastica*ente os preços dos ativos *m diferente* </line>

<line> merca*os (AVELAR; FE*R*IRA; SIL*A; FEREIRA, 2021). </line>

<line> Tab*l* 1 - Informações sobre *s *ndices *omponent*s da amost*a </line>

<line> Índ**e </line>

<line> Ti*ke* Paí* / R**ião Continente </line>

<line> DA* Euro Stoxx 50 S&P Me*val S&P/ASX 200 *TX BEL 2* Bovespa S&P/**X S&P CLX IPSA Shanghai (SSE) S*enzh*n Com*onent (*ZSE) H*ng Seng KOSPI IBEX 3* D*wn Jones Nasd** 100 Nasdaq *&P 5*0 PSEI Compos*te O*X *els**ki 25 C*C 40 AEX BSE Sensex Nifty 50 IDX Co*posite ISEQ O*erall * A *5 *ikkei 225 KLCI </line>

<line> ^G*AXI **em*nha Europa ^STOXX50E Alemanha-Zu*ique Europa M.BA A*gentina Améric** ^AXJO A*strália Oce*ni* ^ATX Áustria Eu*opa ^B*X Bélgi*a Europa ^BVSP Bra*il *méricas ^GSPTS* Cana** Amé*icas ^IPS* Chile Amé*icas **000*.SS China Ásia 39*001.SZ China Ás** ^HSI China Á*ia ^KS11 Coréia do Sul Ásia ^IBEX *spanh* Eu*opa ^D*I Estados U*ido* Américas ^ND* Estados Uni*os Américas ^IXIC E*tados Un*dos Am*ri**s ^GSPC Estados Un*do* *méri*as PSEI.PS Fili**nas Ásia ^OMXH*5 Finlândia Europa ^FC*I Fran*a Europa ^*EX Holanda E*ropa ^BSES* Índia Ási* ^NSEI Índia Á*ia ^JK*E I*doné*ia Ásia ^*SEQ **lan*a *ur*pa TA35.TA *sra*l Ásia ^N225 J a *ã o Ásia ^KLSE Malásia Ásia </line>

<line> Rev. FSA, Teresin*, v. 19, n.*0, art. 3, p. 45-65, out. 2022 </line>

<line> www4.fsan*t.co*.**/revista </line>

<line> Algo*itmo Random Forest para Previsão de Comportamento de Preço* de Ativos </line>

<line> 53 </line>

<line> *&P/BMV *PC </line>

<line> ^MX* </line>

<line> M*xi*o </line>

<line> Américas </line>

<line> NZX *0 </line>

<line> ^NZ50 </line>

<line> Nova *elând** </line>

<line> Ocean*a </line>

<line> PSI 2* </line>

<line> PSI2*.LS </line>

<line> Portugal </line>

<line> Europa </line>

<line> FTSE 10* </line>

<line> ^FTSE </line>

<line> *eino Uni** </line>

<line> Europa </line>

<line> MOEX </line>

<line> IMOEX.ME </line>

<line> R*ssia </line>

<line> *uropa </line>

<line> SMI </line>

<line> ^S*MI </line>

<line> *uíça </line>

<line> Europa </line>

<line> Taiwan We*ghted </line>

<line> ^TWII </line>

<line> Ta*wan </line>

<line> *sia </line>

<line> B*ST 100 </line>

<line> XU100.IS </line>

<line> Tur*u*a </line>

<line> Europa </line>

<line> Fonte: Elabor*da pe*os autores. </line>

<line> O *lgoritmo de r**dom forest foi empregado p**a fi*s de classi*ica*ão, com </line>

<line> o </line>

<line> p*opósito de *rever se o preç* d* ativo i*ia *ubir ou descer *o pr*gã* s*gu*nte, partir * </line>

<line> de </line>

<line> inform*çõ*s pa*sadas, *al *o*o proposto por Shynkevich et al. (2017). P*ra * *rei*a*ento do </line>

<line> modelo, fo*am empreg*dos 80% d*s dados da </line>

<line> amostra (KYOUNG-SOOK et al., 2018), </line>

<line> parc*la selecionada de f*rma aleatória. Com *elação ao n*m*ro d* á*vores geradas, p**a ca*a </line>

<line> m*del* de cada índic*, for*m testa**s valor** e*tre 15 (quinze) e 60 (sessenta), de forma a se </line>

<line> atingir o melh** desempenh* (FACE*I et al. 2*21). Foram també* testados *al*res </line>

<line> **is </line>

<line> baixo* e mais al**s. Valores abaixo de 15, para al*umas amostras, não *ornecem condições d* </line>

<line> aju*t* do </line>

<line> algor*tmo, tendo em vista o elevado nú**r* de var*ávei* *reditora*. Além *isso, </line>

<line> encontrar** *cu*ácia ma*s b*ixa. Va*ores acima </line>

<line> de 6* tamb** encontr*ram acurácia </line>

<line> m*is </line>

<line> b**xa, a*é* de q*e, quanto mais árvores, maior é a cha*ce d* ov*rf*tting. </line>

<line> P**a **n*urar o desempenh* dos modelos, util*z**-*e * a*urácia. *rata-se *e </line>

<line> um a </line>

<line> mensuração ad*quada para pr*bl*mas de classificação (FACELI et a*., 2021), tal como o caso </line>

<line> d* prever se retor*o * </line>

<line> do *ndice será po*itivo ou negativo *o dia seguin*e. A fór*ula </line>

<line> para </line>

<line> c**culo da acurác*a * dada *ela *quação 1. </line>

<line> (1 ) </line>

<line> P**a *estar H2, foi *tilizada c*mo t*c*ic* estatíst**a tradi*ional a r*gr*ssão logísti*a. </line>

<line> Esta po*e se* ent*ndida co*o "uma forma especializad* de </line>

<line> regress*o que é formul*da *ara </line>

<line> pre*er e explicar u*a </line>

<line> vari*vel </line>

<line> ca*eg*ri*a </line>

<line> biná*ia (dois g**pos), e não *ma medida </line>

<line> de </line>

<line> *ependência métrica" (HAI* Jr. *t al., 2009, *. 225). Ve*ifica-*e, as*im, sua ade*ênc*a ao a </line>

<line> probl*ma d* clas*i*ica*ã* *nf*cado. *o* *ist*s ao teste **s h*póteses H4a e H4b, os m*d*los </line>

<line> fora* *stima*os tan** para o período compl*to (2001-201*) quanto par* dois subperíod*s: a </line>

<line> R**. FSA, Teresina PI, v. 19, n. 10, art. 3, p. 45-65, ou*. 20** www4.fsanet.com.*r/revi*ta </line>

<line> E. A. Ave*ar, V. A. Leocád*o, O. V. Campos, P. O. Ferreira, J. B. *. *r*fici </line>

<line> 54 </line>

<line> pr*meira década (*001-2010) e a seg*nda dé*ada (2011-2019) </line>

<line> deste s*culo. Co* v*sta* </line>

<line> ao </line>

<line> teste de H5, foram empr*gad*s os r*tornos b*sead*s no* preç*s máximos histór*cos. </line>

<line> Em todos os *odel*s, foram usado* r*tor*os diários de *ma *anela que vario* entre * </line>

<line> (*m) * *0 (trinta) dias para p*ever a evolução do *tivo *o dia *eguinte, abordagem sim*lar à </line>

<line> *mpregada por Cao et al. (2*19). Para estimar o *e*empenho do *ode*o, opto*-se </line>

<line> p*lo </line>

<line> cálcu*o da acurá*ia (conforme Equaç*o 1), calculada a partir do* dado* de teste (20% da </line>

<line> amo*tra, previamente sel*cionada de f*r*a aleat*ria). A *igura 1 a*resen*a a </line>

<line> forma de </line>

<line> tr*inamen*o e teste *o modelo, com base n* mode*o bási*o </line>

<line> de Ferreira et a*. (2021) </line>

<line> para </line>

<line> prev**ão de preços de ati*os financeiros com bas* em IA. </line>

<line> *igu*a 1 - Fluxograma do Processo de uso de Algoritmos de IA Para Previsão *e </line>

<line> Preço* de Ativo* F*nanceiros. </line>

<line> Coleta dos da*os *e entra*a: preço* histó*i*os de ne**ciação </line>

<line> (tanto *áximos qu*n*o de fech*mento) dos prin*ipais índices </line>

<line> das maio**s b*ls*s de valores do **ndo. </line>

<line> Transform*ção e se*eçã* dos dad*s: cálculo </line>

<line> dos retornos (co*sid*rand* p*eços *á*im*s e </line>

<line> de fechament*) e criação de defasagens. </line>

<line> T**in*mento do </line>

<line> O*imiza*ão d* parâmetros: </line>

<line> mo*elo: us* de 80% </line>

<line> va*iaç*o da j*nela de reto*no* entre </line>

<line> da a*os*ra </line>

<line> 1 e 30 d*as; e vari*ção do *arâ*etro </line>

<line> de núme*o de *rvor*s *ntre 15 e 60. </line>

<line> Avaliação do desemp*nho do </line>

<line> modelo: uso de 20% *a am*stra e </line>

<line> cálculo *a acurácia. </line>

<line> Fonte: Elaborad* pe*os autores com base em *erreira et al. (2021) </line>

<line> A *nálise dos result*d*s do estudo fo* re*lizada com ba*e e*: estatística *e*cr*tiv*, </line>

<line> t**te *e Shapi*o-Wil* e teste t de Student. A primeira *éc*ica foi em*re*ada para descrever ** </line>

<line> *e**ltad*s *btidos *el*s mode*os es*imados, enqua**o t*st* *e S*apiro-Wilk fo* util*za*o o </line>

<line> par* analisar a normalid*de da dist*ibuição deles. *or sua vez, o teste t *e Studen* foi </line>

<line> *mpr*gado para testar as hipóteses propost*s no estudo. O nível de significân*ia ad*t*da nos </line>

<line> teste* foi de 1% * 5%. Todo* os da*os foram tr**ados e analisados a pa*tir do softwar* R, </line>

<line> Rev. FSA, *eresina, v. 19, n.10, art. *, p. 45-65, out. 2022 www4.fsanet.co*.br/revis*a </line>

<line> *l*oritmo Ran*om F*rest *ara Previsã* de Compor*a*ento de Preços de A*ivos </line>

<line> 55 </line>

<line> utili*ando o* seguintes paco*es: A Gr*mm*r *f D*ta M**i**lation (dplyr); Br*iman and </line>

<line> Cutler'* Random *orests f*r **assification and Regres*ion (randomForest); caToo*s; </line>

<line> Clas*if*cation and Regression Training (caret); quantmod; eXtensib*e *ime Serie* (xts); *lot </line>

<line> '*part' M*d*ls (*part.pl*t); Recursive Partitioni*g an* Regr**sion Trees (*part); * Tid*ver*e. </line>

<line> 4 RESULTADOS * DISCUSSÃO </line>

<line> 4.1 Análi*e *os modelos </line>

<line> Nesta subseção, s*o apresenta*os os res*l**dos do *esem*enho dos modelos ba*eado* </line>

<line> *os algor***os de IA, rand*m fo*est e árvore </line>

<line> *e decisão, e a técnic* de regressão logística, </line>

<line> c*nsiderando-se os di*e*entes períodos. A Tabela 1 *presenta os res*ltad*s ge*ais de a*urácia </line>

<line> para cad* modelo durante os diferen**s *o*i*ontes tempo*ais, t***e de S*apiro Wi*k e as o </line>

<line> e*tatís*icas *escr*t*vas *ara *odos os modelos. Salienta-se que o re**rido teste apresentou qu* </line>

<line> * distribuição da maior parte dos dados foi normal. </line>

<line> Tabela 1 - R*s*lta*os gerais de acurácia dos mode*os estimado* </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> Rand*m Fore*t 2**1- 2001- 2*11- 2019 2*10 2*19 </line>

<line> Á*vore de dec*sã* 2001- 2001- 2011- **19 2010 2019 </line>

<line> Reg*essão logística 2001- 2001- 2011- 2*19 2010 20*9 </line>

<line> Estat. descritivas Mé*ia Me*i*** Desvio-padrão Coef*c. de vari*ção Míni*o Máximo </line>

<line> 0 ,* 6 0 ,* 9 0 ,5 7 0 ,5 6 * ,5 9 0 ,5 * 0 ,0 1 0 ,0 2 0 ,0 2 0 ,0 3 0 ,* 4 0 ,0 4 0 ,5 4 0 ,5 4 0 ,5 2 0 ,6 0 0 ,6 5 0 ,* 1 </line>

<line> 0 ,5 4 0 ,* 5 0 ,5 4 0 ,5 * 0 ,5 * 0 ,5 * 0 ,0 2 0 ,0 * 0 ,0 2 0 ,* 3 0 ,0 4 0 ,* 3 0 ,5 2 0 ,5 1 0 ,5 2 0 ,6 0 0 ,* 3 0 ,5 9 </line>

<line> 0 ,5 4 0 ,5 * 0 ,* 5 0 ,5 4 0 ,5 5 0 ,5 5 0 ,0 2 0 ,0 3 * ,* 2 0 ,0 3 0 ,0 5 0 ,0 4 0 ,5 1 0 ,5 1 0 ,5 2 0 ,5 8 0 ,6 3 0 ,6 0 </line>

<line> Sha**ro-W*lk </line>

<line> 0 ,9 8 0 ,9 7 0 ,* 7 </line>

<line> 0,**** 0 ,9 4 0 ,9 3 * </line>

<line> 0 ,9 8 0 ,9 * 0,91** </line>

<line> Not*: ** * * indicam que a variável é es*a**sticamen*e signifi*ante a 1% e 5%, r*s*ectivamente. </line>

<line> Fonte: Resultados da pesq*isa. </line>

<line> De acordo com a Tabela *, veri*icou-se q** * médi* de acurácia do algoritmo ran*om </line>

<line> for*st foi </line>

<line> próxima a 58% em todos os modelo*, assim como houve </line>

<line> uma b*ixa disp**são em </line>

<line> torno da média (*e acordo co* o d*svio-padrão). A maior média de acurácia f*i **tida par* o </line>

<line> model* e**ima*o para a pri*eira *etade do século XXI (59%) e a meno* para o pe*ío** ge*al </line>

<line> (56%). S*lienta-se que o valor máximo o*tido se ref**iu * previsã* do índice S&P CL* IPSA </line>

<line> R*v. F*A, Teresin* P*, v. 19, n. 10, ar*. 3, *. 4*-65, out. 2022 *ww4.fsanet.com.br/revis** </line>

<line> E. A. A*elar, V. A. Leocádio, O. V. Camp*s, P. *. Ferreira, J. *. *. O*efi** </line>

<line> 5* </line>

<line> do Ch*le, n* prime*r* metade do século XXI (64,*%); e a acuráci* mín*m* se referi* ao ín*ice </line>

<line> ISEQ Ove*all da Irl*nda (52,1%), na dé*ad* seguinte. </line>

<line> No que se refere ao *lgoritm* *rvore de decis*o, *erificou-se que a acurá*ia média </line>

<line> **cou em torno de 5*%, também com baixa dispersão em torn* da média. T*l como ** caso </line>

<line> do a*goritm* ante*i**, a maior média de a*urác*a fo* obt*da para o mod*l* e*timado para </line>

<line> a </line>

<line> prime*ra met**e *o </line>

<line> século XXI (55%). Porém, a menor média obtida se referiu * segunda </line>

<line> me*ade *o referido </line>

<line> sécu*o (*4%). Re**al*a-*e </line>

<line> que o *alor máximo de acurácia </line>

<line> ob* i do s e </line>

<line> referiu à </line>

<line> previsão </line>

<line> do índ*ce S&P/B*V IPC do Mé*i** n* pr*m*i*a metade </line>

<line> do século XXI </line>

<line> (63%), *, * mín*mo, se r*laciono* ao índice S*I da Suí*a (50,8%) n* mesma década. </line>

<line> P*r fim, em relação aos model*s estima*os com *ase na regressão l*gística, veri*icou- </line>

<line> s* q*e a acu*áci* **dia ficou em to*no de 55%, poré* com uma mai*r dispersão em torno *a </line>

<line> média, q*anto com*arada com os model*s anteriores. Assim </line>

<line> como *o ca*o do algoritm* </line>

<line> rand*m forest, a *ai* al*a m*dia de acurácia foi obtida p*ra o mod*lo estimad* para </line>

<line> a </line>

<line> pr*meira metad* do século XX* </line>

<line> (55%) e menor para o períod* geral (56%). Tal com* a </line>

<line> obs*rvado no ca*o do algoritm* árvor* de de*isão, desta**-se que * valor máxi*o obtido *e </line>

<line> r**eriu à p*evisão d* índice S&P/*MV IPC do México (**,8%) na primeira década ** século </line>

<line> XXI, </line>

<line> enquanto o valor míni*o se </line>

<line> r*feriu à </line>

<line> *curácia *o índic* SM* *a Suíc* (50,8%), na </line>

<line> mesma d*c*da. </line>

<line> *om **se nos resultados apr*se*tados na *abela 2, é *mportant* destacar *ue os </line>

<line> modelos estimados a partir do algori*mo rando* *orest apresentar*m r*sultados s*periore* </line>

<line> àquele* </line>

<line> obti*os por meio da ár*ore ** deci*ão e *a r*gres**o logística. Mesmo par* *asos </line>

<line> específicos, os va*ores máxi*os de **urác*a obtid** por *sses </line>

<line> algoritmos ficaram a**ém do </line>

<line> obtido por m*io d*que*e. A F*gura 2 ilustra o desempenho dos refe*idos algor**mos para </line>

<line> o </line>

<line> mo*elo ge**l. </line>

<line> F*gu** * - Desempenh* dos *lgoritmos. </line>

<line> Rev. FSA, T*r*sina, v. 19, n.10, art. 3, p. 45-**, out. *022 </line>

<line> w**4.fsan*t.com.br/*e*ista </line>

<line> Algoritmo Random Fore** par* Previsão de Comportamento de Preç** de *ti*os </line>

<line> 57 </line>

<line> F*nte: R*s*lt**os da pesq*is*. </line>

<line> Nes*e caso, *er*fica-se qu* o *esemp*nho m*nimo obtido a p**tir do alg*ritmo </line>

<line> rand*m forest é p*óximo à media*a do des*mpenho obtido * pa*tir *os outros dois modelos. </line>

<line> *pesar de a su**rioridade do r***om forest em relaçã* </line>

<line> ao algor*imo de árvore d* *ecisão e </line>

<line> d* r*g*e*são log*s*ica, é im*o*tante *esta*ar que todos apres*nta**m dese*penho superi*r ao </line>

<line> esperado com base na média *e mercado: foram observa*os *oeficientes altos (e </line>

<line> *statist**amen** significant*s a menos d* 1,0%) d* teste t *e 16, 11 e 10 par* os m*delo* *e </line>

<line> *andom fo*est, </line>

<line> *rvor* de decisão e da *egressão logística, respect*vam*nte. D*ssa for*a, </line>

<line> ratifica-se H1. </line>

<line> *onsidera*do as h*póteses H2 * H3 propost**, fo* u*iliz*do o teste * p*ra a*alia* se tais </line>

<line> d*s*repân*ias *ntre os modelos seriam *ignific*ntes. A Tabela 2 apre*enta esse* r*sultados. </line>

<line> Verifi**-se q*e os *odelos obt*dos * parti* do algoritmo ran*om forest foram estatisticame*te </line>

<line> superiores ao a*goritmo árvore de decisão em todos </line>

<line> os períodos an*lisa*os, rati*icando H3. </line>

<column> </column>

<par> </par>

<par> </par>

<column> </column>

<line> E. A. Avelar, V. A. Leocádio, O. V. Campos, P. O. Fer*eira, J. B. P. Orefi*i </line>

<line> 58 </line>

<line> Árvore de decisão e *egressão </line>

<line> 0 ,* 1 </line>

<line> -0,15 </line>

<line> -1,5 </line>

<line> logísti*a </line>

<line> No*a: ** e * *ndicam que a *ariável é estatisticamente significante a 1% e *%, respectivamente. </line>

<line> Fonte: Resultado* *a pesquisa. </line>

<line> Já n* *abe** 3, t*m-se os r*sultados do test* t r*aliz**o p*ra as difer*ntes sub**ostr*s. </line>

<line> Ao *e </line>

<line> *n*lis*r a* subam*st*a* tempo*ais, foram obtidos alguns resulta*os discrepa*tes. No </line>

<line> c*so do algori*mo random *orest, verificaram-se difere*ça* estatisticam*nte *ign*f*ca**es </line>

<line> entre * de*empenho </line>

<line> d*s model*s estima*os para subpe*íodos e o *odelo ge*a*, sendo este </line>

<line> in*erior àqueles. E*tre as </line>

<line> **bamostras, *demais, *erificou-se que os modelos *s*i*ados </line>

<line> a </line>

<line> p*rtir </line>

<line> da pr*meira década foram **pe*iores *st*t*sticamente àque*es *stima**s a pa*ti* </line>

<line> da </line>

<line> segu*da </line>

<line> década. Ta* ach**o corrobora H4b, ma* não H4a. No cas* </line>

<line> da re*res**o logística, </line>

<line> *ambém se *e*if*caram </line>

<line> re*ul*a*os supe*iores do* modelo* bas*ados em *ubperíodos em </line>

<line> relação ao período </line>

<line> *era*, porém </line>

<line> não h*uve d*sc*e*âncias *s*at*stic*mente *ignificantes entre </line>

<column> </column>

<par> </par>

<par> </par>

<column> </column>

<line> usan*o </line>

<line> preços h*stóric*s *áximos *omo *ados de t*e*namento e te**e, assim co*o *s </line>

<line> r*sul*ados do teste t realizado par* e*te* </line>

<line> em *elaçã* aos mode*os q*e usaram preços </line>

<line> d* </line>

<line> fechame*to. Verif*ca-se que o </line>

<line> des*mpen*o d*s modelos usando *reços máximos for** </line>

<line> sup*riores tanto para os algori*mo* *e IA </line>

<line> q*anto para a regressão log*sti**. Porém, houve </line>

<line> uma ma*or dispersão em t*rno dos result*dos. Os resu*tados *o test* * demonstr*m que todos </line>

<line> os mo*elo* </line>

<line> treinado* </line>

<line> e te**ado* *om base em preços m*ximos o*tiv*ram dese*penho* </line>

<line> s*perior** **ueles com base *m preços *e fec*a*ento, ra**fican*o H5. </line>

<line> Rev. F*A, Teresina, v. 19, n.10, art. 3, p. 45-65, out. 2022 www4.*sanet.c*m.br/*ev**t* </line>

<line> Algoritmo Random F*r*st para Previsão de Comportamento de Preços de Ativos </line>

<line> 59 </line>

<line> Tabela 4. Estat*stic*s *e*critiv** d*s modelo* es*im*d*s *aseados em *reços </line>

<line> máximos </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> Random Forest </line>

<line> Árvore de decisão </line>

<line> Re*ressão *o*ística </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> 2001- 2001- 2011- 20*9 2010 2019 </line>

<line> 20*1- 20**- 2*11- 2019 201* 201* </line>

<line> 2001- 2001- 201*- *019 2*1* 2019 </line>

<line> Estat. descr**i*a* Médi* Mediana Desvio-pa*rão Co*f. de variação *íni*o Máximo </line>

<line> * ,5 9 0 ,6 0 0 ,* 0 0 ,5 8 0 ,6 0 0 ,5 * 0 ,0 3 0 ,0 2 * ,0 2 0 ,0 4 0 ,0 * 0 ,0 3 0 ,5 5 0 ,5 5 0 ,5 7 0 ,6 4 0 ,6 9 0 ,6 4 </line>

<line> 0 ,5 6 0 ,* 7 0 ,5 7 * ,5 6 0 ,5 7 0 ,5 7 0 ,0 3 * ,0 * * ,0 3 0 ,0 5 * ,0 5 0 ,0 6 - - - 0 ,6 2 0 ,6 4 0 ,6 5 </line>

<line> * ,5 6 0 ,5 7 0 ,5 7 0 ,5 6 * ,5 7 0 ,5 7 0 ,0 2 0 ,0 3 0 ,0 2 0 ,0 4 0 ,0 5 0 ,* 4 - - - 0 ,5 * 0 ,6 5 0 ,6 2 </line>

<line> Shapiro W*lk </line>

<line> 0 ,* 7 0,*2** 0,92** </line>

<line> 0 ,9 8 * ,9 4 0 ,9 7 </line>

<line> 0 ,9 7 0,92** 0 ,9 * </line>

<line> Teste t </line>

<line> -4,1** -*,8** -4,*** </line>

<line> -3,8** -2,*** -4,1** </line>

<line> -3,9** -2,9** -3,7** </line>

<line> *ot*: ** e * i*dicam que a variável é e*tat*stic*mente s*g*ificante a 1% e 5%, respectiva*ente. </line>

<line> Fon*e: R*sult*d*s da pesquisa. </line>

<line> Fi*ura 3. Dese*penho geral do* algo*itmos </line>

<line> Nota: RRPF equi*ale aos modelo* de random fo*est tre*nados com preços *e fecha*ento (*F); RRPM eq*iv*le </line>

<line> ao * </line>

<line> modelos de ra***m forest tre*nados *om preç*s máximos (P*); ADPF equivale aos mo*elos *e árv**e de </line>

<line> decis*o tre*nados com preços de fech*men*o (PF); ADPM e*u*vale a*s mo*e*os *e árvo*e de decisão trei*a*os </line>

<line> com preços máxi*o (PM); RL*F equivale aos modelos d* reg*essão log*stica *reinad*s com preço* de </line>

<line> fecham*nto (PF) RLP* equivale aos *odelos de regressão logíst*ca trein*do* com preços má*imos (PM). </line>

<line> Fonte: R*sultados da pesquisa. </line>

<line> 4.2 Discussão dos resultad*s </line>

<line> A partir dos resultados, d*versas considerações so*re a aplicação do algorit*o random </line>

<line> fores* p*ra explicar * r**orno futuro dos </line>

<line> princ*pais </line>

<line> índ*ces das maiores b*l*as d* *undo </line>

<line> a </line>

<line> pa*tir *e dados </line>

<line> h*stóricos foram res*altadas na pe*qu*sa. P**mei*a*e*t*, **idenciou-se q** </line>

<line> todos *s *odelos desenv*lvidos *om ba*e em algori*m*s d* *A * da regres*ão logíst*c* </line>

<line> R*v. FSA, *eres*na *I, v. 19, n. *0, art. 3, p. *5-65, o**. 202* www4.fsanet.com.br/**v*st* </line>

<line> *. A. Avelar, V. A. L*oc*dio, *. *. Ca**os, P. O. Ferreira, J. *. P. Orefici </line>

<line> 60 </line>

<line> t*v*ra* dese*pe*ho s*perior à média d* merc*do. Ass*m, *e*-se *ue nem todas *s </line>

<line> informações passadas fora* pre*ificadas pelo *erca*o, o que vai de encontro ao esperad* </line>

<line> com ba*e na form* fr*ca de eficiência de mer*ad* destacada por Fama (1*70; 1991). Desta*a- </line>

<line> se que resultados sem*lhante* f*ram reportados por e*tudos que emp*e*aram *lgoritmos de </line>

<line> I* no merc**o fin*nc*iro (e.g., SHY*KE*ICH e* a*., 201*; KY*UNG-SOOK et al., 20*8; </line>

<line> *AO ** al., 2019; W* *t al., **20), em geral com *enor abr*ng**cia de m*rcado* de cap*tais </line>

<line> do que a da amostra dessa pesquisa. A constatação reforç* os *cha*** da lit*ratura e </line>

<line> a </line>

<line> importân*i* *as di*c*s*ões ace*ca d* HME e o co*texto </line>

<line> de automatização d* d*c*sõ*s de </line>

<line> invest*mento baseadas em IA. D**sa f*r*a, rat*fico*-se H1. </line>

<line> Ad*mais, v*rificou-se que </line>

<line> os modelos </line>

<line> b*s*ados no *lgor*tmo random *ore*t </line>

<line> ap*ese*taram result*do* sup*riores ao* da árvo*e d* decisão, assim *omo da regressã* </line>

<line> logística. Es**s resultados *eforçam o bom desempenho </line>

<line> do referido algoritmo par* *odelos </line>

<line> de previsão, tal como *esta*ad* por </line>

<line> Kalra *t </line>

<line> al. (2019). Porém, </line>

<line> n*o foram </line>

<line> veri*icados </line>

<line> desem*enho estatisticamente supe*iores po* part* dos modelos baseados n* algoritmo árv**e </line>

<line> de decis*o em **lação os es**mados com base em re*ressão logí*tica. *esse *aso, </line>

<line> o* </line>

<line> resultados o*t*d*s fo*am s*milares, o que p*rece i*dicar que n*m todos os mod*los de </line>

<line> p*evisão baseado* em IA p**em superar os </line>

<line> obtidos a par**r d* técnic*s e*tatís*icas </line>

<line> tradicionais. Re*ultados semelhantes, ap*sar *e rar*s, são en*ontrados </line>

<line> na literatura r*ce*t*, </line>

<line> t*is </line>

<line> como os de Parray et al. (2020) e de Jag*i et </line>

<line> a*. (2*21). Dessa *orma, *ão é possível </line>

<line> ratifi*ar tota*mente H2. </line>

<line> Verificou-se *u* o d**empenho *os </line>

<line> modelos ba*eados no </line>

<line> algorit** random forest </line>

<line> for** s*periores aos baseados em árvore de dec*são. Tal res*ltado era espe*ado, consideran*o </line>

<line> q*e aquele </line>

<line> al*oritmo e*prega </line>

<line> *iversas *r**res *m vez de uma para pr*vis*o (Ghosh et al., </line>

<line> 201*), *odendo ser considerado um </line>

<line> *vol***o do al*o*timo de árvore de de*isão. A*sim, ta* </line>

<line> achado corrobora o proposto em H3. </line>

<line> No que se refere aos períodos de análi**, observou-se que, qu*n*o empregad*s </line>

<line> os </line>

<line> subperíodo*, os *ese*pe*hos foram su*eriores a* </line>

<line> do períod* completo, t*nto n* caso </line>

<line> do </line>

<line> random f*rest quanto da regressão logística. Esse re*ul*ado *ão corrobora o esp*rad* *om </line>

<line> b*se em Chen e Hao (*017). N* que se refere ao* model*s baseados no algoritmo ** árvo*e </line>

<line> de </line>

<line> de*isão, cont*do, nã* foram c*nstatadas diferenças s**nific*ntes entre as subamo*tras. </line>

<line> Po*tant*, não foi *ossível ratificar H4a. Entretant*, verificou-se que o dese*pen*o dos </line>

<line> *odelos bas*ados n* algoritmo random for*st da primeira </line>

<line> dé**da d* **culo XXI foram </line>

<line> superiores estatisti*amente àquela* da segunda *écad* do referido século. *ste resu*tado pode </line>

<line> s*r *omp*eend*do </line>

<line> como uma "precif*ca*ão" do m*rcado referente </line>

<line> ao em*rego </line>

<line> de *ais </line>

<line> Re*. FS*, Teres*na, v. 19, n.10, art. 3, p. *5-*5, out. 2*22 </line>

<line> www4.f*anet.c*m.br/revista </line>

<line> Al*oritmo R**dom *orest para Previsão d* Comportamento d* Preços de **ivos </line>

<line> *1 </line>

<line> algor**mos, * que *eduziria p**latina*ente o re**rno an*rmal p**sível a pa*tir deles, </line>

<line> cor*oborando *arci**mente H4b. </line>

<line> Po* f*m, *al co*o ap*esentado por Goren* Novak e Veluek (20*6), algoritmos de *A </line>

<line> treinados e testados com </line>

<line> base em preços máx*m*s apresentaram um dese*p*nho </line>

<line> estatisticamente superior àque*es qu* e**reg*r*m *re*os *e f*chamento. Apesar dos ú*t*mo* </line>

<line> sere* empregados de forma mais recorrente n* cá*culo de retorno de ações, a sua volat*lidade </line>

<line> a**taria negati**mente o </line>

<line> des*m*enho da* </line>

<line> previsões, *al c*mo apontam </line>

<line> o* autores. *essa </line>

<line> **rma, a const*tação *e que os </line>

<line> p*eços *áx*mos p*ra cá*culo dos </line>

<line> re*ornos po**ibili*am </line>

<line> acurácia *aior d*s *odelos ratifica H5. </line>

<line> O *mp*ego des*a medi*a, apesar de me*o* </line>

<line> recorrente, orie**a a* </line>

<line> d*cisões *os *g*ntes de m*rcado </line>

<line> da mesma forma q*e os preços de </line>

<line> fe**a*ent*, * </line>

<line> p*de s*r empr*gada em **plicações </line>

<line> de estudos an*eriores que u*il*zaram </line>

<line> a </line>

<line> cotação de fechame*to, possiv*lm*nte, melhora*do * des*mpenho *os mod*los estimados em </line>

<line> Shyn*evi*h et *l. (2017) e *ao et *l. (2019), por e*empl*. </line>

<line> *iante *o expos*o, veri*icou-*e *ue a HME, em *ua *orma cl*ssica, c*rece de debates </line>

<line> no contexto de ascen*ã* de **g*ritmo* de IA. Os *odelos po*em ser amplamente empregados </line>

<line> pelos age*tes de merca*o, *o *roc*sso de ava*iação de </line>

<line> **ivos e tomada de decisão </line>

<line> de </line>

<line> inve*timento. </line>

<line> 5 *ON*IDERAÇÕE* FINAIS </line>

<line> A pesquisa *pr*s*nt*da neste art*go **s*u analisar o des*mpenho do *lgoritmo *andom </line>

<line> forest na pre*i*ão do ret**no f*turo do* princ*pa*s </line>

<line> **dice* das maiores bolsas de val**es </line>

<line> d* </line>

<line> mundo, por meio de pre*o* hi*tóricos d* negociaçã*. P*ra tanto, foram desenvolv*dos </line>

<line> mod*los baseados </line>

<line> no referido algoritm*, </line>

<line> assim </line>

<line> *omo no algoritmo de árvo*e </line>

<line> *e de*isão e </line>

<line> a </line>

<line> técnica *e regressão logís*ica para o *eríodo ** 2001 a 2019. </line>

<line> O* resu*ta*os da pesquisa e*idenciaram a possi*i*idade *e se obter retornos supe*iores </line>

<line> à médi* de mercado a </line>

<line> part*r </line>

<line> *e </line>

<line> *lgoritm** de IA treina*os </line>

<line> com base em dados hi*tóricos. </line>

<line> Ness* cas*, verifi*aram-se e*idências *ue q*est*o*am a HME *m s*a forma fr*ca, a partir do </line>

<line> *dve*to tecnológ*co *a IA e de s*u *so *or meio de a*entes econ*m*cos. Destaca-se que </line>

<line> o </line>

<line> algor*tmo ra*dom *ores* apresentou desempenh** s*periores tanto ao al*o*it*o d* árvore de </line>

<line> decisão, qu*nto *e regressão logística em *o*os os períodos a*a*isado*. Todavia, os modelos </line>

<line> baseados em árvor* de deci*ão, a*esar de </line>

<line> este ser um algo**t** de </line>

<line> *A, não superaram </line>

<line> o </line>

<line> desem**nho da*uele* de regr*ssão *ogís*ica. T*l constat*ção levanta qu*stionamentos sobre a </line>

<line> Rev. F*A, *eresina PI, v. 19, n. 10, a*t. 3, p. 45-65, out. 2022 www*.fsanet.*om.br/r*vist* </line>

<line> E. A. *velar, V. A. *eo*á*io, O. V. Campo*, P. O. *e*reira, J. B. P. *r*f*ci </line>

<line> 62 </line>

<line> superioridade de pelo me*os par** dos algo*itmos de IA em rela**o * técnicas **t*tí*ticas </line>

<line> tradicionais pa*a p*evi*ão de preços n* m**c*do financei**. </line>

<line> Consta*o*-se ainda que o emprego *e subperíodos para tr*in*me*to dos mo*el*s </line>

<line> ba*eados </line>

<line> *m *andom fo*est a*resentaram desem*enhos su*er*ores aos </line>

<line> base*do* em todo </line>

<line> * </line>

<line> período d* anális*. Apesar *e in*sperado, tal resultado p*de ser exp*icado pelo f*to </line>

<line> de </line>

<line> os </line>

<line> subperío*os apre*e**arem id*ossincrasia* **mp*ra*s que auxiliar*m no *re*namento </line>

<line> do </line>

<line> modelo. Ade*ais, o fato de os model*s da primeira d*ca*a do século *XI apresenta*em </line>

<line> resultado* su*eriores àquel*s d* segund* *é*ada pode ser consequê*cia de </line>

<line> um * </line>

<line> "pre*i**cação" do mercado referente ao *mpr*go *e tais algo*itmos, </line>

<line> o que reduzir*a </line>

<line> paulatinamente o *etorno anormal possív*l a partir deles consid*ra*do H*E. Por fim, a </line>

<line> verificou-se que o *mprego de preços máximos (em d*trimento de preç** de fechamento) p*** </line>

<line> treinamento dos modelos gerou desem*enhos superiores em todos os modelos. A* evidências </line>

<line> para *so desses pr*ço* par* treinamento *e modelos de IA são ba*tante robusta* *om bas* n** </line>

<line> parâmetros e**a*el**idos na pesquisa o*a apresentada e de*a*dam *ten*ã* dos a*adêmicos e </line>

<line> agentes d* m*rcad* fi*anc*iro. </line>

<line> Diant* do </line>

<line> exposto, o *studo dese*volvido traz uma sé*ie d* contribui*ões à pe*quisa </line>

<line> sobre o *mpre*o *e algoritmos de *A </line>

<line> par* previsão de preços de ativo* n* mercado </line>

<line> financei*o: (i) obtiveram-se ev*dência* robusta* </line>

<line> ** *os*ibili**de de *revisã* de preços pa*a </line>

<line> obtenção de re*or*o* anorm*is po* m*io de al*oritmo* d* IA nas p*incipai* bo*sas d* va*ores </line>

<line> do m*ndo; (ii) e*idenciou-se * superiorid**e *o alg*ritmo random f*re*t *m rel*ção ao **u </line>

<line> "predeces*or" (árvor* de *ecisão) e da té*n*ca *e *egress*o log*st*ca; (iii) ver*ficou-se que </line>

<line> t**n***s esta*ísticas *r***cionais podem *presentar dese*penhos simila*es ao* de alg*ns </line>

<line> algo*itmos de I*; e (*v) *onc*u*u-se q** emprego *e pr*ços máximos pa** treiname*tos o </line>

<line> desses algoritmos apresenta *esultados superiores ao uso de *r*ços de fechamento. </line>

<line> Como e*tu**s futuros, sug*r*-se o emprego de outros algoritmos de IA para previsão </line>

<line> dos índ*ces emprega*o* neste estud*, *ais com* rede* n**rais artificiais, *-neares* neighbors </line>

<line> (K*N), </line>

<line> *aiv* Bayes e/o* su*port vector mach*ne (S*M). **g*re-s*, ***da, empregar </line>

<line> as </line>

<line> *r*ncipais ações de *ada bolsa em detr*me*to de í*d*ces, assim como em*regar outros *ad** </line>

<line> de treinamento, ta*s como indica*ores técnico*. Além disso, o uso *e preços máximos </line>

<line> *m </line>

<line> detrimento *e pre*o* de fec*amento par* treinamento seri* muito importa**e c*nsid*rando </line>

<line> outros alg*ritmos. O emprego de pro**ssament* de ling*agem na*ural (PLN) também poderia </line>

<line> au*iliar </line>

<line> no </line>

<line> us* de *nálise de sentim*ntos *ara aprimorar os modelos c*m* ou*** forma </line>

<line> d* </line>

<line> trei*amento. </line>

<line> Rev. FSA, Tere*in*, v. 19, n.10, art. 3, *. 4*-65, out. 2022 </line>

<line> www4.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> *lg**it*o *andom Forest pa*a *re*i*ão de Comportamento de Preços de Ati*os </line>

<line> 63 </line>

<line> REFER*NCIAS </line>

<line> JA**D AWAN, M et al. (*021). *ocial *edia a*d stock market prediction: * big dat* </line>

<line> ap*roach. Computers, </line>

<line> Ma*erials </line>

<line> & </line>

<line> Continua, *7(2), </line>

<line> 2569-2583. </line>

<line> https://doi.org/*0.32604/cmc.2021.014253. </line>

<line> AVELA*, E. * et al. (2021). Efeitos d* p*nd*mia de *ovid-19 sobre a sustentab*lidade </line>

<line> econômico-f*n*ncei*a *e empresas bra*ileiras. *evista *estão *r*anizacional, 1*(1), 1*1- </line>

<line> *52. ht*ps://doi.org/10.222*7/rg*.v14i1.5724. </line>

<line> C*O, H et al. (*0*9). Stock *ri*e P*ttern Pred*c*ion Ba*e* o* Comp*ex Ne*work </line>

<line> a*d </line>

<line> Mac*ine </line>

<line> Learning. </line>

<line> Co*plex*ty, </line>

<line> 2 *19, </line>

<line> 19, </line>

<line> Spe*ial </line>

<line> *ssue, </line>

<line> 1-*2. </line>

<line> htt*s://do*.*rg/10.1155/2*1*/4132485. </line>

<line> CALISKAN CAVDA*, S; AYDIN, A. D. (202*). *ybrid Mod*l Approach *o </line>

<line> t* e </line>

<line> Complexity o* S*ock T*adi*g Decisions in *urkey. The J*u*nal of *sia* *ina*ce, </line>

<line> Economics and Business, *(*0), 9-21. http*://d*i.o*g/10.13106/ja*eb.2020.vol7.*o1*.0**. </line>

<line> CHEN, Y; *AO, Y. (2*17). A feature we*ghted support vector machi*e and K-ne*rest </line>

<line> neighbor algorithm for stoc* mar*et indices predic*ion. Ex**rt S**tems with Applications, </line>

<line> 80, 340-*55. ht*ps://doi.org/10.1016/j.eswa.*0*7.02.044. </line>

<line> FAC*LI, K e* </line>

<line> al. (*021). Inte*i*ência Arti*ic*al - Um* Abor*a**m de Ap**ndizado de </line>

<line> Máquina (2*d ed.). *TC. </line>

<line> FAMA, E. F. (1970). E*ficient Capital Mark*ts: A Review of Theor* and Empiri*al Wo*k. </line>

<line> Th* Jour*al of Fin*nce, 25(*), 383. *ttp*://doi.org/10.230*/2325**6. </line>

<line> FAM*, E. F. </line>

<line> (1*91). Effici*nt C**ital Markets: II. The Jou*nal of Fina*ce, </line>

<line> 4*(5), 1575- </line>

<line> *617. *t*ps://*oi.org/10.111*/j.1540-6261.*991.tb*4636.x. </line>

<line> *ERREIRA, F. G. D. C; GANDOMI, *. H; CA*DOSO, R. T. N. (2021). Artificial </line>

<line> *nt*llig*nc* Applie* to Sto*k Ma*ke* *rading: A Review. IEEE Acces*, 9, 3089*-3*9*7. </line>

<line> https://doi.o*g/10.1109/ACCESS.202*.3058133. </line>

<line> G*OSH, I; JANA, R. *; SANYA*, *. K. (2019). *naly*is of tem*or*l patter*, causa* </line>

<line> in***action *nd </line>

<line> pre*ictive mode*ing of financial mark*ts usi*g nonlinear </line>

<line> *ynamics, </line>

<line> eco*ometric models and machine le*rni*g algorithms. App*ied Soft Co*puting, 82, 1*5553. </line>

<line> HAIR JR., J. * et al. (2009). Anál*se mu*tivaria*a de dados. 6. ed. Porto Al*gre: *ookman. </line>

<line> H*ANG, C; YANG, D; CHUANG, Y. (2008). Application *f wrapper approach </line>

<line> an* </line>

<line> *om*os*te cl*ssifier to the stock trend predi*tion. Ex*e*t Systems w*th Applications, 34(4), </line>

<line> 2870-2*7. *ttps://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.05.*35.. </line>

<line> I*VES*ING (202*). Disponíve* em: </line>

<line> http*://br.in**sting.com/. Acesso e*: </line>

<line> abril d* 2022. </line>

<line> 2022. </line>

<line> *aggi, M et a*. (2*21). **xt Mini** of *tock*wits Dat* for Predicting Stock P*i*es. Appl*ed </line>

<line> System Innovati*n, 4(1):13. https://doi.org/10.3390/asi4*10*13. </line>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 19, n. 10, a*t. 3, p. 45-65, out. 20*2 www4.fsane*.co*.br/rev*sta </line>

<line> E. A. Avelar, V. A. Leocádio, O. V. *ampo*, P. O. F*rre*ra, J. B. P. Orefi*i </line>

<line> 64 </line>

<line> JANG, H; LEE, J. (2019). Machine learn*ng ver*us eco*ometri* j*mp mo*els in </line>

<line> predictab*lit* *nd d*main *daptabilit* </line>

<line> of *nde* options. Physica A, *13, 74-86. </line>

<line> https://*oi.*rg/10.1016/j.p*ysa.*018.*8.091. </line>

<line> KALRA, S; GUPTA, S; PRAS*D, J. S. (20*9). Perfo*m*nc* evaluation of machine lea*ning </line>

<line> *l*ssi*ie*s for st*ck ma*ket predictio* in big data environment. Jo**nal of **ch*nics o* </line>

<line> Continua and Mathematical Sciences, 14(*). </line>

<line> KHAID*M, L; *AHA, S; DEY, S. *. (2016). Predict*ng the di*ection o* s*oc* ma*ket prices </line>

<line> usin* random **rest. arXiv *repr**t arXiv:1605.0000*. </line>

<line> L*NG, W; LU, *; *UI, L. (2019). Deep l*arning-bas*d </line>

<line> fe*ture eng*neering for stock price </line>

<line> moveme*t </line>

<line> prediction. </line>

<line> Know*edge-*ased </line>

<line> **st*ms, </line>

<line> 16*, </line>

<line> *63-*73. </line>

<line> http://doi.org/1*.1016/j.knosys.2*18.10.0*4. </line>

<line> M*IMON, </line>

<line> O. Z; RO**CH, *. (2014). D*t* mi*ing *ith </line>

<line> decision trees: theory and </line>

<line> applicatio*s (Vol. 81). Wo*ld sci*nti*ic. </line>

<line> KYO*NG-*OOK, M. O. O. N; SOOK*UNG, J. U. N; H*NGJOONG, K. I. M. (2018). </line>

<line> Spe*d up of th* Majority *oti*g Ensembl* Me*hod for the Prediction *f Stock Price </line>

<line> Directi*ns. *conomic C*mputation </line>

<line> and Economic *yber*etics *tudi** and Resear*h, </line>

<line> 52(1/2018), 215-228. htt*s://doi.o*g/10.24818/18423264/5*.1.1*.*3. </line>

<line> GORENC NO*AK, M; VELUEK, D. (2*16). Prediction ** stock pr*ce movemen* based </line>

<line> on daily high prices. Quantitat*ve Fina*ce, 16(5), 793-826. </line>

<line> https://*ww.t*ndfonli*e.com/doi/abs/10.108*/14697*88.2015.10*0960. </line>

<line> PARRA*, </line>

<line> I. * et al. (20*0). *ime s**ies data analysis of *t*ck </line>

<line> price move*ent using </line>

<line> machi*e </line>

<line> le*r*ing </line>

<line> t*chniques. </line>

<line> S of * </line>

<line> Computing, </line>

<line> 2*(21), </line>

<line> 16*09-16517. </line>

<line> http*://link.*pringe*.com/article/10.1007/s00500-020-0495*-x. </line>

<line> *A*AB, S; SHAR*A, V. (20*9). </line>

<line> *n **ter*ret**le ne*ro-fuzzy a**roach to stock p*ice </line>

<line> f*recasting. So*t Computing, 23(3), 921-936. *ttps://doi.org/10.1007/s*0500-017-28*0-7. </line>

<line> RI*EIRO, M. H. D. M; COELHO, L. S. (2020). E*se*ble a*p**ach bas*d o* *ag*ing, </line>

<line> boosting and stac*in* for short-te*m prediction in agribu*i**ss time seri*s. Ap*l*ed Soft </line>

<line> Computin*, 86, 10*837. </line>

<line> RYA*, J. A et al. (2*20). quantmod: *uantitative fi*a*c**l mo*e*ling *ramework. R *ack*ge. </line>

<line> ht*ps://cra*.r-proje*t.*rg/web/*a*ka*es/qu*ntmod/quantmod.pdf. </line>

<line> SAD*RSKY, P. (2021). A Ra*dom Fores*s Appr*ach t* Predictin* Clean En*rg* **ock </line>

<line> Prices. </line>

<line> *ourn*l </line>

<line> of </line>

<line> *i*k </line>

<line> and </line>

<line> Finan*i** </line>

<line> Management, </line>

<line> 14(*), </line>

<line> 48. </line>

<line> h*tps://doi.org/10.339*/jrfm14020048. </line>

<line> SHYNKEVICH, Y et al. (20*7). Forecas***g </line>

<line> p*ice moveme*ts </line>

<line> usi*g technical ind**ators: </line>

<line> Inv*stigati*g t*e impact </line>

<line> *f var*in* i*put wi**ow lengt*. Neuro*o*puting, 2*4, 71-*8. </line>

<line> https://doi.or*/10.*016/j.neucom.2*1*.1*.095 </line>

<line> WU, D et </line>

<line> al. (2020). A labeling met*od f*r fi*a*cial time series p*ediction ba*ed on </line>

<line> Rev. *SA, Teresina, v. 1*, n.*0, *rt. 3, *. 45-6*, o*t. *022 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/r*vista </line>

<line> **g*r*tmo Ra***m Fores* para Previsão d* *omportame**o d* *r*ços de Ativos </line>

<line> 65 </line>

<line> t*ends. Ent**py, 22(10), 116*. </line>

<line> *AHOO!FINANCE. *isponív*l em: https://finance.yahoo.com/. *c*sso em: abri* de 2022. </line>

<line> 2022. </line>

<line> *hou, F e* al. (2019). *a*cadin* logis*ic reg*ession onto gra*ient bo*sted dec*s*o* trees for </line>

<line> **r*cas*i*g **d tr**ing stock indices. **pli*d Soft *omputing, 84, *05*47. </line>

<line> h*tp*://*oi.org/10.1016/j.aso*.2019.105747 </line>

<line> *omo Re*erenciar este Artigo, conforme A*NT: </line>

<line> AVE**R, E. A; LE*CÁD*O, V. A; CAMPOS, O. *; FE*REIRA, P. O; OREFICI; J. B. P. </line>

<line> Algori*mo Random Forest para P*evis*o de *ompo*tam*nto de Pre*os de Ativo*. Rev. FSA, Teresi*a, </line>

<line> v.*9, n. 10, art. 3, p. 45-65, out. 2022. </line>

<line> Cont*ibuiç*o d*s Autores </line>

<line> E. A. Avelar </line>

<line> V. *. Leocádio </line>

<line> O. V. Campos </line>

<line> P. O. Fer*eir* </line>

<line> J . B . P. Oref*ci </line>

<line> 1) concepçã* * planejamento. </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> 2) anál**e e inter*retaç*o dos dad*s. </line>

<line> X </line>

<line> * </line>

<line> </line>

<line> X </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> 3) elabor**ão do rascunho ou *a rev**ão crítica do conteú*o. </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> 4) participaçã* na aprovaçã* ** versão final do man*s*rito. </line>

<line> X </line>

<line> </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> R*v. FSA, Teresina P*, v. 19, n. 1*, art. 3, p. 45-65, ou*. 2022 </line>

<line> www4.fsanet.c*m.b*/rev*sta </line>