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Previsão de Preços de Ações: ARIMA, SARIMA e LSTM no Palco

Prever preços de ações pode parecer tão previsível quanto acertar os números da loteria, mas com as ferramentas certas, você pode pelo menos tentar ler a bola de cristal com mais clareza 🔮. Hoje, vamos decifrar três mágicos do mundo das previsões: ARIMA, SARIMA e LSTM 🧙. Prepare-se para um show de truques estatísticos e neurais!

ARIMA: O Mágico Clássico das Séries Temporais

Imagine o ARIMA como um mágico vestido à moda antiga, tirando coelhos estatísticos da cartola. Ele é composto por três truques principais:


  • AutoRegressivo (AR): “Lembre-se do preço de ontem? Bom, ele diz muito sobre hoje!” É o mágico dizendo que o show de hoje depende dos shows anteriores.

  • Integrado (I): Esse truque envolve transformar uma série caótica em uma mais previsível, como alisar um lenço amarrotado antes de colocá-lo na cartola.

  • Média Móvel (MA): Aqui, o mágico calcula a média dos erros (ou surpresas) do passado para prever o futuro. “Esqueça aqueles truques que deram errado antes; vamos melhorar daqui para frente!”

O modelo ARIMA é especificado por três parâmetros: (p, d, q), onde p é o número de observações defasadas incluídas no modelo, d é o número de vezes que as observações brutas são diferenciadas, e q é o tamanho da janela de média móvel.


SARIMA: O Ilusionista das Estações

O SARIMA adiciona um pouco de tempero sazonal ao ARIMA, perfeito para quando os dados têm um ritmo, como um show que muda com as estações. Ele ajusta o lenço mágico não apenas para ontem, mas também para ‘o mesmo dia no ano passado’.


  • Ordem auto-regressiva sazonal (P)

  • Ordem de diferenciação sazonal (D)

  • Ordem de média móvel sazonal (Q)

  • Número de passos de tempo para um único período sazonal (m)

SARIMA é especificado por (p, d, q) × (P, D, Q, m). É particularmente útil para dados com padrões sazonais regulares, como vendas trimestrais ou dados mensais de temperatura.


LSTM: O Mentalista das Redes Neurais

Imagine o LSTM como um mentalista que lê a mente de longas sequências de eventos, capturando detalhes que outros mágicos esquecem. Ele tem três portões especiais:


  • Portão de Esquecimento: “Esqueça esse truque falho; não precisamos dele para o nosso próximo número!”

  • Portão de Entrada: “Oh, uma nova previsão? Vamos adicionar isso ao nosso ato.”

  • Portão de Saída: “E para o nosso próximo truque, vou usar apenas as melhores previsões!”

As redes LSTM são particularmente eficazes para a previsão de séries temporais porque podem aprender com longas sequências de observações e capturar padrões temporais complexos.


Cara a Cara: ARIMA, SARIMA vs. LSTM

  • ARIMA: O mágico clássico, melhor para números sem muitos truques sazonais ou reviravoltas complicadas.

  • SARIMA: Perfeito para previsões com um toque sazonal, como prever vendas de sorvete no verão.

  • LSTM: O mentalista moderno, ideal para decifrar séries temporais cheias de complexidades e dramas longos.

Exemplo Prático: Previsão de Preços de Ações com ARIMA


Um guia passo a passo:

  1. Instale as Libraries:

  1. Faça Download do Yahoo Finance:

  1. Construa o ARIMA:

Para ver o ARIMA em ação, usamos o Python e uma pitada de dados do Yahoo Finance para tentar prever o futuro dos preços das ações. Lembre-se, mesmo os melhores mágicos às vezes erram o truque, então sempre esteja preparado para uma surpresa!


Prever preços de ações é um desafio intrigante e complicado. Cada modelo, seja ARIMA, SARIMA ou LSTM, tem seu palco ideal e seus truques preferidos. Como disse o sábio Hyndman: “Combinar diferentes métodos de previsão muitas vezes leva a uma maior precisão.” Portanto, misture e combine, experimente e encontre o modelo que melhor se adapta ao seu conjunto de dados. Boa sorte desvendando o futuro! E que as portas das do mercado de ações se abram…. Abra Kadabra!


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