Modelos de Machine Learning em Finanças

Costumamos dizer "IA", mas isso é uma palavra da moda. Especificamente, o TradingMaster usa um conjunto híbrido de modelos de Machine Learning (ML).

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• O que faz: Lembra sequências.
• Caso de Uso: Reconhecimento de padrões gráficos. Sabe que o Padrão A geralmente leva ao Resultado B porque já viu isso 50.000 vezes antes.

2. Random Forest (Floresta Aleatória)

• O que faz: Cria milhares de "Árvores de Decisão" (Se X, então Y) e faz a média delas.
• Caso de Uso: Classificação. "Este mercado é de Alta (Bullish) ou Baixa (Bearish)?" Impede o overfitting para um indicador específico.

3. NLP (Processamento de Linguagem Natural)

• O que faz: Lê texto e entende a emoção.
• Caso de Uso: Análise de Sentimento. Varredura de manchetes em busca de palavras-chave que historicamente derrubam o mercado.

Por que Híbrido?

Nenhum modelo único é perfeito. Ao votar em vários modelos (Ensemble Learning), reduzimos a taxa de erro significativamente. Se o LSTM diz "Compra" mas o Random Forest diz "Venda", a Pontuação de Confiança cai para 50% (neutro), mantendo você seguro.