Uso de redes neurais recorrentes para previsão na Bovespa

Uso de redes neurais recorrentes para previsão na Bovespa

Alternative title Use of recurrent neural networks for forecasting on the Bovespa
Author Passos, Luiz Otavio Google Scholar
Advisor Quiles, Marcos Gonçalves Google Scholar
Graduate program Não se aplica
Abstract O presente trabalho tem como objetivo a previsão do preço de uma ação na bolsa de valores de São Paulo por meio de Inteligência Artificial. Esse trabalho utiliza Redes Neurais Recorrentes, que é um modelo de Rede Neural com loop, o que permite a persistência de informações. Isso não é possível em redes neurais simples ou em outros modelos de aprendizado de máquina. Nesse trabalho será utilizada uma variação daquela rede, as LSTMs ou também Long Short-Term Memory, que se utiliza de memorização, para a previsão/regressão de séries temporais com intervalos de tempo de duração desconhecida. Quanto aos atributos utilizados da base de dados para a previsão estarão preço de abertura da ação, preço de fechamento e preço de alta e de baixa. Nesse trabalho de conclusão de curso pretende-se criar um modelo que estime o preço de uma ação com um erro absoluto de poucos centavos em relação ao preço verdadeiro, dessa forma auxiliando operadores e investidores quanto a venda e compra de ações na bolsa.
Keywords Redes neurais recorrentes
Long short term memory
LSTM
Inteligência artificial
Aprendizado de máquina
Regressão
Séries temporais
Bolsa de valores
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-coverage São José dos Campos
Language Portuguese
Sponsor Não recebi financiamento
Date 2021-03-09
Published in LUIZ OTAVIO PASSOS. Uso de Redes Neurais Recorrentes para Previsão na Bovespa. 2021. 82 f. - Instituto de Ciência e Tecnologia, São José dos Campos, 2021.
Research area Inteligência Artificial
Knowledge area Ciência da computação
Publisher Universidade Federal de São Paulo
Extent 74 f.
Access rights Open access Open Access
Type Trabalho de conclusão de curso de graduação
URI https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/60756

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Name: tcc23-03.pdf
Size: 11.93Mb
Format: PDF
Description: Artigo Principal - TCC revisado
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