Desempenho de carteira long-short de moedas estrangeiras com base em técnicas de machine learning

Abstract

Este projeto tem como objetivo desenvolver uma plataforma para otimizar decisões de compra e venda de moedas estrangeiras, utilizando técnicas de machine learning. A estratégia aplicada é a long-short, que mantém simultaneamente posições compradas (long) em moedas com expectativa de valorização e vendidas (short) em moedas com expectativa de desvalorização. O problema abordado é a dificuldade em prever movimentos no mercado cambial devido à volatilidade e à complexidade dos fatores externos que o influenciam, o que limita a eficácia de estratégias tradicionais. O uso de machine learning busca aumentar a precisão dessas previsões e identificar oportunidades de investimento que complementem análises convencionais. A metodologia inclui a coleta e análise de dados financeiros diários de pares de moedas indexadas ao dólar, seguida de um processo de ranqueamento para identificar quais moedas devem ser compradas e quais devem ser vendidas. Este trabalho parte dos modelos preditivos já desenvolvidos pela empresa parceira, aprimorando-os com a incorporação de novos sinais financeiros e ajustes na metodologia de ranqueamento, para aumentar a precisão das previsões.