Esta pesquisa propõe um modelo híbrido, para a predição e prescrição de carteira de títulos financeiros, baseados em Aprendizado de Máquina e Otimização de Portfólio, utilizando respectivamente os modelos Tabnet e Markowitz. A partir do Tabnet é possível identificar quais features mais influenciaram no modelo de predição, e o Markowitz é utilizado para reduzir o risco da carteira. Eu realizo simulações a partir da combinação de várias configurações dos modelos, e sinalizo qual foi o cenário com menor erro médio. Ao final, eu reexecuto o modelo utilizando o melhor cenário e prescrevo (proponho) a configuração (pesos) ideal da carteira.