Estudo aplicado de um assistente de investimentos para recomendação de ações baseados em IA

Authors

  • João Victor Miotelli Vitali Associação Beneficente da Indústria Carbonífera de Santa Catarina (SATC)
  • Lucas de Oliveira Alano Associação Beneficente da Indústria Carbonífera de Santa Catarina (SATC)

DOI:

https://doi.org/10.70185/2525-6025.2025.v10.450

Abstract

Este estudo tem como proposta investigar o uso da Inteligência Artificial na construção de carteiras de investimento personalizadas, com foco na adaptação ao tipo de investidor. Para isso, foi desenvolvido um sistema baseado em aprendizado de máquina, capaz de ranquear composições de ativos conforme critérios técnicos, preditivos e alinhados ao nível de tolerância de cada perfil. O modelo foi submetido a testes em dois contextos econômicos distintos, com resultados comparativos a benchmarks amplamente utilizados no setor financeiro. Os resultados revelam padrões relevantes de comportamento entre os perfis avaliados e abrem espaço para reflexões sobre o potencial de soluções inteligentes na gestão de portfólios. O sistema demonstrou ser uma alternativa promissora para investidores que buscam decisões mais autônomas, técnicas e alinhadas à sua tolerância ao risco.

Author Biographies

  • João Victor Miotelli Vitali, Associação Beneficente da Indústria Carbonífera de Santa Catarina (SATC)

    This study aims to investigate the use of Artificial Intelligence in building personalized investment portfolios, focusing on adapting to the investor's needs. To this end, a machine-learning-based system was developed, capable of ranking asset compositions based on technical and predictive criteria aligned with each profile's tolerance level. The model was tested in two distinct economic contexts, with results compared to benchmarks widely used in the financial sector. The results reveal relevant behavioral patterns among the profiles evaluated and open up space for reflection on the potential of intelligent solutions in portfolio management. The system proved to be a promising alternative for investors seeking more autonomous, technical decisions aligned with their risk tolerance.

  • Lucas de Oliveira Alano, Associação Beneficente da Indústria Carbonífera de Santa Catarina (SATC)

    This study aims to investigate the use of Artificial Intelligence in building personalized investment portfolios, focusing on adapting to the investor's needs. To this end, a machine-learning-based system was developed, capable of ranking asset compositions based on technical and predictive criteria aligned with each profile's tolerance level. The model was tested in two distinct economic contexts, with results compared to benchmarks widely used in the financial sector. The results reveal relevant behavioral patterns among the profiles evaluated and open up space for reflection on the potential of intelligent solutions in portfolio management. The system proved to be a promising alternative for investors seeking more autonomous, technical decisions aligned with their risk tolerance.

Published

2025-10-29

Issue

Section

Engenharias e Tecnologias

How to Cite

Estudo aplicado de um assistente de investimentos para recomendação de ações baseados em IA. Revista Vincci - Periódico Científico do UniSATC, [S. l.], v. 10, n. 1, p. 202–229, 2025. DOI: 10.70185/2525-6025.2025.v10.450. Disponível em: https://revistavincci.satc.edu.br/index.php/Revista-Vincci/article/view/450. Acesso em: 4 feb. 2026.