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Exploração de arquiteturas de redes neurais em uma série temporal financeira

dc.contributor.advisorEvsukof, Alexandre Gonçalves
dc.contributor.referee1Seixas , José Manuel de
dc.contributor.referee2Vargas, Manuel Ramon
dc.creatorAnjos, Carlos Eduardo Menezes dos
dc.date.accessioned2022-06-15T17:30:24Z
dc.date.available2026-05-16T03:07:10Z
dc.date.issued2018-04
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/17253
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectMercado financeiropt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.titleExploração de arquiteturas de redes neurais em uma série temporal financeirapt_BR
dc.title.alternativeExploration of neural network architectures in a financial time seriespt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR

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