Price Trend Forecasting in the Brazilian Stock Market using Discrete-Time Markov Chain

Abstract

O entendimento da tendência do mercado de ações com o objetivo de prever o movimento de preço é muito importante para decisões de investimento dado que os preços das ações são afetados não somente pelo estado financeiro da empresa, mas também por condições políticas, sociais, econômicas, globais e locais, além de muitos outros fatores. As Cadeias de Markov proporcionam um ferramental poderoso para realizar modelagem matemática e computacional e têm sido também usadas para prever tendências no mercado de ações. A partir disto, o seguinte trabalho traz uma ferramenta computacional modelada com base nos conhecimentos obtidos através dos estudos sobre Cadeias de Markov de tempo discreto capaz de realizar previsões de tendências de preço de ações da bolsa de valores brasileira utilizando o método de 3 estados. Foram realizadas análises em 50 ações da BOVESPA a fim de observar se o percentual de sucesso das previsões tem alguma relação com o tamanho do período para construção da matriz de transição. Estes testes foram realizados para os anos de 2019, 2020 e 2021 com o objetivo de observar se houve impactos na efetividade dos métodos durante o período de pandemia de COVID-19.