A dificuldade de se prever movimento de ativos financeiros é objeto de estudo de diversos autores. A fim de se obter ganhos, se faz necessário estimar a direção (subida ou descida) e a magnitude do retorno do ativo no qual pretende-se comprar ou vender. A proposta desse trabalho consiste em desenvolver um modelo de otimização matemática com variáveis binárias capaz de prever movimentos de subidas e descidas de ativos financeiros e utilizar um modelo de otimização de portfólio para avaliar os resultados obtidos. O modelo de previsão será baseado no Support Vector Machine (SVM), no qual faremos modificações na regularização do modelo tradicional. Para o gerenciamento de portfólio será utilizada otimização robusta. As técnicas de otimização estão sendo cada vez mais aplicadas no gerenciamento de portfólio, pois são capazes de lidar com os problemas das incertezas introduzidas na estimativa dos parâmetros. Vale ressaltar que o modelo desenvolvido é data-driven, i.e, as previsões são feitas utilizando sinais não-lineares baseados em dados de retorno/preço histórico passado sem ter nenhum tipo de intervenção humana. Como os preços dependem de muitos fatores é de se esperar que um conjunto de parâmetros só consiga descrever a dinâmica dos preços dos ativos financeiros por um pequeno intervalo de dias. Para capturar de forma mais precisa essa mudança na dinâmica, a estimação dos parâmetros dos modelos é feita em janela móvel. Para testar a acurácia dos modelos e os ganhos obtidos foi feito um estudo de caso utilizando 6 ativos financeiros das classes de moedas, renda fixa, renda variável e commodities. Os dados abrangem o período de 01/01/2004 até 30/05/2018 totalizando um total de 3623 cotações diárias. Considerando os custos de transações e os resultados out-of-sample obtidos no período analisado percebe-se que a carteira de investimentos desenvolvida neste trabalho exibe resultados superiores aos dos índices tradicionais com risco limitado.