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https://github.com/joseabrantesjr/trade

**Previsão de Preços de Ações e Otimização de Portfólio** Preveja preços de ações com LSTM e otimize seu portfólio de investimentos utilizando o modelo de Markowitz. Ideal para traders, cientistas de dados e entusiastas do mercado financeiro!
https://github.com/joseabrantesjr/trade

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**Previsão de Preços de Ações e Otimização de Portfólio** Preveja preços de ações com LSTM e otimize seu portfólio de investimentos utilizando o modelo de Markowitz. Ideal para traders, cientistas de dados e entusiastas do mercado financeiro!

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README 

        

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# Previsão de preço de ações e otimização de portfólio com LSTM e modelo de Markowitz



Preveja o preço de ações da próxima semana e otimize seu portfólio de investimentos utilizando modelos avançados de redes neurais LSTM e o Modelo de Otimização de Markowitz.



## O que este projeto faz?



Este projeto combina a **previsão de séries temporais** com **LSTM** e a **otimização de portfólios** com o **Modelo de Markowitz**, permitindo que você:



- Preveja os preços de ações da próxima semana com base em dados históricos.

- Avalie o desempenho do modelo utilizando métricas de erro como MSE e MAE.

- Otimize a alocação do seu portfólio com base no retorno esperado e no risco.



### Recursos:



- **LSTM Model**: Treina um modelo para prever preços de ações futuros.

- **Portfolio Optimization**: Utiliza o Modelo de Markowitz para recomendar a melhor alocação de ativos com base na previsão.

- **Price Prediction**: Prevê o preço de ações para os próximos 5 dias úteis.

- **Fácil de usar**: Apenas insira o símbolo da ação (ex: AAPL para Apple Inc.) e veja a previsão de preços e a recomendação de compra/venda.



## Como começar?



### 1. Clone o repositório



Primeiro, faça o clone deste repositório:



```bash

git clone https://github.com/joseabrantesjr/trade.git

cd trade

```



### 2. Instale as dependências



Use o `pip` para instalar as dependências listadas no arquivo `requirements.txt`.



```bash

pip install -r requirements.txt

```



### 3. Execute o programa



Rode o script Python diretamente no terminal e insira o símbolo de uma empresa listada na bolsa para prever seus preços e otimizar seu portfólio:



```bash

python run.py

```



## Exemplos de Uso



1. **Prever preços de ações**:



   Após rodar o programa, insira um símbolo de ação, como `AAPL`, e veja as previsões de preços para os próximos 5 dias úteis, junto com recomendações de compra ou venda:



   ```

    Digite o símbolo da empresa (por exemplo, AAPL para Apple Inc.): PBR

    Preço de Fechamento Atual: $14.53



    Previsão de preços para a próxima semana:

    16/09/2024: $14.53

    17/09/2024: $14.56

    18/09/2024: $14.60

    19/09/2024: $14.64

    20/09/2024: $14.69



    Erro Quadrático Médio (MSE) do modelo: 0.0019

    Erro Absoluto Médio (MAE) do modelo: 0.0329



    Variação percentual prevista: 1.07%

    Recomendação: Considere comprar. O modelo prevê uma tendência de alta.



   ```



2. **Otimizar Portfólio**:



   O modelo de Markowitz calcula o peso ideal da ação na sua carteira com base nas previsões de retorno e no seu nível de tolerância ao risco.



   ```

   Peso ótimo da ação na carteira: 15.23%

   ```



## Estrutura do Código



O projeto está estruturado da seguinte forma:



- **`preprocess_data`**: Pré-processamento dos dados, incluindo escalonamento e criação de janelas de dados para treinamento.

- **`create_lstm_model`**: Criação do modelo LSTM.

- **`train_model`**: Treinamento do modelo e divisão dos dados em treino e teste.

- **`predict_next_week`**: Previsão de preços para os próximos 5 dias úteis.

- **`optimize_portfolio`**: Otimização da carteira utilizando o modelo de Markowitz.



## Aprenda Mais



Se você quiser aprender mais sobre as técnicas utilizadas neste projeto, confira:



- [Documentação do LSTM](https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory)

- [Otimização de Portfólio de Markowitz](https://en.wikipedia.org/wiki/Modern_portfolio_theory)



## Contribuições



Sinta-se à vontade para contribuir com este projeto! Aqui está como você pode ajudar:



1. **Dê uma estrela**: Se este projeto ajudou você, dê uma estrela no GitHub!

2. **Fork este repositório**: Crie sua própria cópia deste projeto e adicione novos recursos.

3. **Envie um Pull Request**: Quer sugerir uma melhoria? Faça um fork, adicione sua melhoria e envie um pull request.

4. **Reportar Problemas**: Encontrou um bug ou um erro? Abra uma [issue](https://github.com/seu_usuario/seu_repositorio/issues) no GitHub.



### Como contribuir



1. Faça o **fork** deste repositório.

2. Crie um **branch** com sua feature: `git checkout -b minha-feature`.

3. Faça o **commit** das suas mudanças: `git commit -m 'Adiciona minha feature'`.

4. Faça o **push** para o branch: `git push origin minha-feature`.

5. Envie um **Pull Request**.



## Objetivos do Projeto



Nosso objetivo é criar um projeto de código aberto robusto, onde todos possam colaborar e aprender sobre **redes neurais**, **séries temporais** e **otimização de portfólio**. Esperamos que este projeto se torne uma referência para quem deseja entender essas técnicas aplicadas ao mercado financeiro.



## Mantenha-se Atualizado



- [Siga-me no GitHub](https://github.com/seu_usuario) para mais projetos como este!

- **Gostou deste projeto?** Dê uma estrela e compartilhe com seus amigos!



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**Licença**: Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo [LICENSE](LICENSE) para mais detalhes.



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