Estudo de aprendizado por reforço profundo aplicado ao mercado de criptomoedas

Teixeira Neto, Flavio Ribeiro

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Silva, João Carlos Pereira da	-
dc.contributor.author	Teixeira Neto, Flavio Ribeiro	-
dc.date.accessioned	2021-12-08T14:52:13Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:08:41Z	-
dc.date.issued	2021-11-04	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/15769	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Mercado financeiro	pt_BR
dc.subject	Investimentos	pt_BR
dc.subject	Bolsa de valores	pt_BR
dc.subject	Criptomoedas	pt_BR
dc.title	Estudo de aprendizado por reforço profundo aplicado ao mercado de criptomoedas	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/9413102524215939	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/9138553943001474	pt_BR
dc.contributor.referee1	Valério, Juliana Vianna	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/7094932502443475	pt_BR
dc.contributor.referee2	Menasche, Daniel Sadoc	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/9931198850020140	pt_BR
dc.description.resumo	O mercado financeiro é um campo de possibilidades infinitas que seduz cada vez mais indivíduos a tentarem ser capazes de se beneficiar de suas oscilações. Um mercado específico que ganhou bastante força nos últimos anos foi o mercado de criptomoedas. A principal característica que o torna atrativo em relação a mercados mais tradicionais, como por exemplo a bolsa de valores, é sua grande volatilidade. Este trabalho tem como principal objetivo explorar técnicas de aprendizado por reforço, uma subárea de aprendizado de máquina, de forma a tentar entender a viabilidade de sua utilização para construir um sistema capaz de operar no mercado de Bitcoin, uma criptomoeda bastante utilizada para este fim. O sistema será treinado utilizando principalmente dados históricos da cotação de Bitcoin, e será validado utilizando parte desses dados em rodadas de teste onde sua meta será obter algum lucro ao término do experimento e, de forma complementar, manter uma evolução patrimonial suave ao longo do teste, de forma que transpareça consistência em sua forma de operar e traga confiança de que seria capaz de negociar em um ambiente real.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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