Esta dissertação tem por objetivo comparar o desempenho de modelos não lineares de previsão de retornos em 10 ativos do mercado acionário brasileiro. Entre os modelos escolhidos, pode-se citar o STAR-Tree, que combina conceitos da metodologia STAR (Smooth Transition AutoRegression) e do algoritmo CART (Classification And Regression Trees), tendo como resultado final uma regressão com transição suave entre múltiplos regimes. A especificação do modelo é feita através de testes de hipótese do tipo Multiplicador de Lagrange que indicam o nó a ser dividido e a variável explicativa correspondente. A estimação dos parâmetros é feita pelo método de Mínimos Quadrados Não Lineares para determinar o valor dos parâmetros lineares e não lineares. Redes Neurais, modelos ARMAX (estes lineares) e ainda o método Naive também foram incluídos na análise. Os resultados das previsões foram avaliados a partir de medidas estatísticas e financeiras e se basearam em um negociador automático que informa o instante correto de assumir uma posição comprada ou vendida em cada ativo. Os melhores desempenhos foram alcançados pelas Redes Neurais, pelos modelos ARMAX e pela forma de previsão ARC (Adaptative Regime Combination) derivada da metodologia STAR-Tree, sendo ambos ainda superiores ao retorno das ações durante o período de teste