Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/17253| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Exploração de arquiteturas de redes neurais em uma série temporal financeira |
| Título(s) alternativo(s): | Exploration of neural network architectures in a financial time series |
| Autor(es)/Inventor(es): | Anjos, Carlos Eduardo Menezes dos |
| Orientador: | Evsukof, Alexandre Gonçalves |
| Resumo: | A predição de ações do mercado financeiro é um problema com alto grau de dificuldade devido ao fato da série temporal financeira não ser estacionaria e informações externas, como delações vazadas, a afetarem diretamente. Com o avanço da tecnologia ao longo dos anos, verifica-se possível a criação de modelos mais complexos para modelagem desse tipo de séries temporais, de forma que o trabalho aqui proposto visa explorar diferentes topologias e técnicas de redes neurais artificiais em um série temporal financeira brasileira. Os modelos propostos usam o valor de fechamento, junto com alguns indicadores, de cinco dias seguidos, para tentar predizer se o valor de fechamento subirá ou descerá no sexto dia. Apesar das técnicas de redes neurais serem consideradas o estado da arte para certos problemas, as redes testadas neste trabalho não apresentaram resultados satisfatórios, visto que apenas a informação apresentada aos modelos não foi suficiente para realizar uma modelagem adequada. |
| Palavras-chave: | Redes neurais Aprendizado de máquina Mercado financeiro |
| Assunto CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Unidade produtora: | Escola Politécnica |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | Abr-2018 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Engenharia de Computação e Informação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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