Como um profissional financeiro, recomendo fortemente o livro "Machine Learning no Mercado de Capitais: Descobrindo com os robôs as verdades dos mercados" de Rogério Figurelli. Este livro oferece uma ótima compilação de conhecimentos sobre machine learning no mercado de capitais. Ele abrange os principais assuntos sobre machine learning, que incluem técnicas de previsão, análise de sentimento, descoberta de conhecimento e até mesmo como aplicar machine learning para desenvolver estratégias de negociação. O livro é bem escrito e abrange um assunto que há muito tempo tem sido negligenciado pela maioria dos profissionais financeiros. Esta obra fornece ferramentas poderosas para quem deseja começar a usar machine learning no mercado de capitais.
O livro é orientado para leitores com conhecimento intermediário de estatística e de programação, mas também descreve de forma acessível os principais conceitos de machine learning. O autor explica vários fatores importantes para o uso bem-sucedido do machine learning, como a seleção de variáveis, como avaliar e ajustar as estratégias desenvolvidas, como reduzir os custos associados às estratégias e como avaliar seu desempenho. Tudo isso é feito de maneira acessível, com exemplos simples que ilustram os diversos conceitos.
Outra ótima característica deste livro é o uso de exemplos práticos para mostrar como o machine learning pode ser usado para otimizar as estratégias de negociação. O autor explica em detalhes como usar os dados de mercado e os algoritmos de machine learning para criar estratégias de sucesso. Ele também fornece uma variedade de exemplos de estratégias de negociação que podem ser usadas no mercado de capitais. Estes exemplos irão ajudar os leitores a entender como aplicar os princípios de machine learning e a criar suas próprias estratégias de sucesso.
No geral, recomendo fortemente este livro para qualquer pessoa interessada em usar machine learning no mercado de capitais. O autor tem uma ótima compreensão do assunto e explica conceitos complexos de maneira acessível. Ele também oferece exemplos de estratégias de negociação bem-sucedidas que podem ser usadas para obter resultados melhores. Se você estiver interessado em usar machine learning para alcançar o sucesso no mercado de capitais, este livro definitivamente trará os conhecimentos necessários para começar a investir com sucesso.
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Quando se trata de machine learning ou aprendizado de máquina no mercado de capitais, é bom lembrar que o aprendizado – pelo menos nos modelos baseados em mercados regulados e com competição justa – será essencialmente baseado em dados do passado, ou seja, nossa amostra de testes e validação das previsões hipotéticas.Dessa forma, me parece mais apropriado ficar com os pés no chão e considerar que o mercado poderá apresentar um comportamento futuro totalmente dissociado do passado, e, principalmente, de qualquer aprendizado obtido nele.Mas se o futuro pode ser muito diferente do passado, será que uma rede regular não pode ser mais eficaz que uma convolucional, com realimentações, para enfrentar as incertezas de mercado?A verdade é que não existe uma resposta correta para todos os instrumentos financeiros e mercados, já que nem mesmo existe alguma lógica confirmada que a aplicação de machine learning no mercado possa ser mais eficiente que a própria análise de gestores humanos.Dessa forma, minha recomendação é projetar redes sem paradigmas, onde a realimentação seja apenas uma opção a mais de aprendizado. Evidentemente que tudo seria mais fácil se o problema central do mercado fosse encontrar padrões no passado. Não que isso também não seja válido, pelo menos em determinados cenários e instrumentos financeiros, mas a alta competitividade dos gestores e demais players, com sofisticados níveis de informação analógica e digital, torna as coisas bem mais complexas.Ou seja, aplicar aprendizado de máquina ou machine learning para classificação desses eventos óbvios pode ser útil em muitas aplicações corporativas, mas não no mercado.Na verdade, enfrentamos um cobertor curto para a adoção do aprendizado de máquina nos mercados, pois a parte fácil do aprendizado é pouco realista, e a parte difícil pode exigir redes de deep learning complexas e de difícil ajuste.E esse sem dúvida é um nível de complexidade que os robôs podem ajudar a enfrentar, como veremos nesse livro.
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Autor: Rogério Figurelli
