A inteligência artificial (IA) tem se mostrado uma ferramenta útil em várias áreas, incluindo o mercado financeiro. Com o aumento da disponibilidade de dados e a evolução dos modelos de aprendizado de máquina, há um crescente interesse em explorar como a IA pode ser aplicada para analisar padrões e tendências no mercado financeiro e nas ações. Nesse contexto, a questão de pesquisa que orienta este estudo é como a inteligência artificial pode ser usada para predizer o comportamento das ações no mercado financeiro. Embora a IA tenha se mostrado promissora nessa área, ainda há preocupações sobre as predições e a confiabilidade das previsões realizadas por seus modelos. Por esse motivo, o estudo revisa a literatura existente sobre o assunto, analisando um total de 104 artigos, bem como destaca a notável evolução na quantidade de publicações desde 2018, com um aumento significativo nos últimos três anos. Observou-se uma mudança de foco para estudos em mercados de países emergentes e uma preferência por prever índices de mercado em vez de outros ativos. A utilização de dados históricos e indicadores técnicos é predominante, mas há uma crescente tendência para a análise de sentimentos com Processamento de Linguagem Natural. Quanto aos algoritmos, Redes Neurais Artificiais (RNA) são comuns, seguidas pelo Support Vector Machine (SVM) e Algoritmos de Decisão de Floresta Aleatória (ADFA), representam 84% dos algoritmos utilizados nos estudos analisados. O estudo, também, destaca lacunas na pesquisa, especialmente na previsão de outros tipos de ativos, oferecendo oportunidades para futuras investigações. Em resumo, a revisão contribuiu para o entendimento das aplicações de IA na previsão de preços de ativos, identificando características, tendências e áreas inexploradas.
Artificial intelligence (AI) has proven to be a useful tool in several areas, including the financial market. With the increase in data availability and the evolution of machine learning models, there is a growing interest in exploring how AI can be applied to analyze patterns and trends in the financial market and stocks. In this context, the research question that guides this study is how artificial intelligence can be used to predict the behavior of stocks in the financial market. Although AI has shown promise in this area, there are still concerns about the predictions and reliability of the predictions made by its models. For this reason, the study reviews the existing literature on the subject, analyzing a total of 104 articles, as well as highlighting the notable evolution in the number of publications since 2018, with a significant increase in the last three years. A shift in focus was observed towards studies in emerging markets and a preference for predicting market indices rather than other assets. The use of historical data and technical indicators is predominant, but there is a growing trend towards sentiment analysis with Natural Language Processing. Regarding algorithms, Artificial Neural Networks (ANN) are common, followed by Support Vector Machine (SVM) and Random Forest Decision Algorithms (RDAs), representing 84% of the algorithms used in the studies analyzed. The study also highlights gaps in research, especially in the forecasting of other types of assets, offering opportunities for future investigations. In summary, the review contributed to the understanding of AI applications in asset price forecasting, identifying characteristics, trends and unexplored areas.
