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

Autores

  • 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

Resumo

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.

Biografia do Autor

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

    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.

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

    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.

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Publicado

2025-10-29

Edição

Seção

Engenharias e Tecnologias

Como Citar

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 fev. 2026.