Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (2025)
- Authors:
- Autor USP: SALVADOR, RAFAEL VALDETARO - FEA
- Unidade: FEA
- Sigla do Departamento: EAD
- DOI: 10.11606/T.12.2025.tde-29082025-152804
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; DERIVATIVOS; MERCADO FUTURO
- Keywords: Derivatives; Eficiência de mercado; Futures market; Machine learning; Market efficiency
- Language: Português
- Abstract: Esta tese investiga a previsão de retornos nos mercados de futuros utilizando técnicas de Aprendizado de Máquina, especificamente no contexto da eficiência e volatilidade dos mercados. Os modelos foram avaliados com base em uma amostra composta por 25 contratos futuros, abrangendo índices, juros, moedas e commodities. Foram testados três modelos: ARIMA, XGBoost e XGBoost com indicadores técnicos. A análise comparativa do desempenho preditivo evidenciou a superioridade do modelo XGBoost. Os resultados sugerem uma possível influência da eficiência do mercado e da volatilidade nas previsões, embora essa influência não tenha se manifestado de maneira consistente
- Imprenta:
- Data da defesa: 24.06.2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
SALVADOR, Rafael Valdetaro. Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29082025-152804/. Acesso em: 20 mar. 2026. -
APA
Salvador, R. V. (2025). Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29082025-152804/ -
NLM
Salvador RV. Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 20 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29082025-152804/ -
Vancouver
Salvador RV. Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 20 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29082025-152804/
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