Machine learning in Finance

Esta dissertação traz novas ideias na utilização de Machine Learning nos mercados financeiros, tendo por base o índice S&P500 durante o período 2000-2019. A dificuldade subjacente à aplicação das técnicas de Machine Learning é superada através da implementação de métodos automáticos de Machine Learning. Com esta implementação, investidores com pouco ou nenhum know-how podem tirar vantagem do uso destas técnicas. Nós investigámos a performance das técnicas de Machine Learning e comparámos com a performance de técnicas tradicionais de previsão de séries temporais, como o ARIMA. O resultado obtido pelas técnicas de Machine Learning não são suficientes para concluir que a aplicação destas técnicas traz resultados com maior precisão, quando comparados com o ARIMA. Assim, um modelo hibrido parece-nos ser a solução mais apropriada aquando da previsão de preços de mercado.