Classificação em Séries Temporais e Modelos de Árvore de Decisão: Navegando pelo Labirinto do Mercado

Imagine que você está em um labirinto gigantesco, e a cada bifurcação, precisa decidir se vai para a esquerda ou para a direita. Nos mercados financeiros, tomar essas decisões pode ser igualmente assustador. Felizmente, a classificação em séries temporais usando modelos de árvore de decisão pode ajudar você a navegar por esse labirinto com mais confiança e precisão.

O que é Classificação em Séries Temporais?

A classificação em séries temporais envolve categorizar pontos de dados em uma sequência ordenada no tempo em diferentes classes. É como organizar cartas em um correio — cada carta (ponto de dado) é colocada na caixa correta (classe) com base em certas características (features).

Árvores de Decisão: O GPS do Mercado

Uma árvore de decisão é um modelo de machine learning poderoso e intuitivo que imita a tomada de decisão humana. É como um fluxograma onde cada nó representa uma decisão baseada em uma feature, e cada ramo representa o resultado dessa decisão. O objetivo é dividir os dados em grupos puros onde cada nó folha (final do ramo da acácia) representa uma classe.

Por que Usar Árvores de Decisão para Classificação em Séries Temporais?

• Interpretabilidade: Árvores de decisão são fáceis de entender e interpretar, como seguir uma receita.
• Importância das Features: Elas destacam as features mais importantes para a classificação, ajudando você a entender os fatores que impulsionam os movimentos do mercado.
• Versatilidade: Árvores de decisão podem lidar tanto com dados numéricos quanto categóricos, tornando-as versáteis para diversos conjuntos de dados financeiros.

Um Exemplo em Python: Árvores de Decisão no Mercado de Ações

Vamos a um exemplo prático usando árvores de decisão para classificar dados do mercado de ações. Vamos classificar dias como ‘compra’ ou ‘venda’ com base em indicadores técnicos.

Primeiro, se certifique de que tem as bibliotecas necessárias instaladas:

pip install yfinance numpy pandas scikit-learn matplotlib        

import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# Busca dados históricos de ações do Yahoo Finance
ticker = 'VALE3.SA'
data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2023-01-01')

# Calcula indicadores técnicos
data['SMA'] = data['Adj Close'].rolling(window=10).mean()  # Média móvel simples
data['EMA'] = data['Adj Close'].ewm(span=10, adjust=False).mean()  # Média Móvel Exponencial
data['Momentum'] = data['Adj Close'].diff(10)  # Momentum
data['Vol'] = data['Adj Close'].rolling(window=10).std()  # Volatilidade

# Cria variável de destino: 1 para 'comprar' e 0 para 'vender'
data['Target'] = np.where(data['Adj Close'].shift(-1) > data['Adj Close'], 1, 0)

# Dropa valores NaN 
data = data.dropna()

# Define conjunto de features e variável target
features = data[['SMA', 'EMA', 'Momentum', 'Vol']]
target = data['Target']

# Divide os dados em conjuntos de treinamento e teste
train_size = int(len(data) * 0.8)
X_train, X_test = features[:train_size], features[train_size:]
y_train, y_test = target[:train_size], target[train_size:]

# Inicializa e treina o modelo de árvore de decisão
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# Faz previsões
y_pred = model.predict(X_test)

# Avalia o modelo
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

# Plota a importância das features
plt.figure(figsize=(10, 6))
feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=features.columns)
feature_importances.nlargest(4).plot(kind='barh')
plt.title('Importância das features na árvore de decisão')
plt.show()        

• Árvores de Decisão são Intuitivas: Assim como seguir um mapa, árvores de decisão guiam você pelo labirinto dos dados de mercado, tornando-as altamente interpretáveis.
• Importância das Features: Elas ajudam você a entender quais indicadores técnicos estão direcionando suas decisões de negociação.
• Versatilidade: Árvores de decisão podem ser aplicadas a vários conjuntos de dados de séries temporais, tornando-as uma ferramenta flexível no arsenal de um trader.

Então, da próxima vez que você se encontrar perdido no labirinto do mercado financeiro, lembre-se da árvore de decisão. Ela é seu guia de confiança, ajudando você a tomar decisões informadas e navegar pelo mercado com confiança. Boas negociações!

“Python for Algorithmic Trading” by Yves Hilpisch