Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T14:36:20Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Rodrigo Brasileiro.pdf: 2123359 bytes, checksum: 1aeab4669872cc5f2ea6d68fa624c495 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:58:55Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Rodrigo Brasileiro.pdf: 2123359 bytes, checksum: 1aeab4669872cc5f2ea6d68fa624c495 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:58:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Rodrigo Brasileiro.pdf: 2123359 bytes, checksum: 1aeab4669872cc5f2ea6d68fa624c495 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-23 / Há muitas pesquisas voltadas para prever tendências de valores nos mercados financeiros. Alguns destes trabalhos têm mostrado que é possível obter resultados satisfatórios, contrariando a teoria da Hipótese dos Mercados Eficientes (HME),a qual sugere que os preços são gerados aleatoriamente ao longo do tempo. Este trabalho propõe um sistema inteligente baseado no histórico dos preços de fechamento, usando algoritmos baseados em inteligência coletiva (algoritmo de colônia artificial de abelhas e algoritmo de otimização por enxame de partículas), Análise Técnica e a regra dos k-vizinhos mais próximos (k-NN) e uma variação denominada de regra adaptativa dos k-vizinhos mais próximos (A-k-NN).Outro passo importante para previsão de tendências é a seleção correta das observações passadas. No presente trabalho são utilizadas essas estratégias, uma vez que o k-NN e o A-k-NN é usado para decidir os pontos de compra e venda, combinando com algoritmo de colônia artificial de abelhas (ABC) ou o algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO), os quais são úteis para procurar os melhores parâmetros de configurações do sistema e um bom conjunto de valores passados. Este trabalho compara os resultados obtidos através do método proposto com a estratégia buy-and-hold e com outro trabalho que realizou experimentos similares, com o mesmo modelo de negociação e as mesmas ações. Também são comparados os resultados usando os algoritmos ABC e PSO através dos testes de hipóteses. A medida chave de comparação de desempenho é a rentabilidade no período analisado. O método proposto é capaz de gerar lucros maiores comparados com o outro trabalho e a estratégia buy-and-hold, utilizando intervalos de confiança para realizar a comparação. Os intervalos de confiança inferiores dos métodos utilizados para cada ação deste trabalho superam a maioria dos resultados comparados, minimizando o risco de exposição no mercado.