Predição de índices financeiros utilizando modelo ARIMA e LSTM: um estudo comparativo
| dc.contributor.advisor | Sato, Renato Cesar [UNIFESP] | |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/6095929487408447 | |
| dc.contributor.author | Alves, Guilherme Salgado [UNIFESP] | |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/4416670321061872 | |
| dc.coverage.spatial | São José dos Campos, SP | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-14T10:54:29Z | |
| dc.date.available | 2024-10-14T10:54:29Z | |
| dc.date.issued | 2024-09-10 | |
| dc.description.abstract | O mercado de capitais tem como principal objetivo a maximização de retornos financeiros através do ganho de capital. Neste contexto, a aquisição de ativos com valor de mercado inferior ao seu potencial intrínseco, com a subsequente realização de lucros por meio da valorização desses ativos, constitui o objetivo inerente a todos os participantes deste setor da economia. Diversos métodos são utilizados para mensurar e prever os valores de ativos financeiros, e a antecipação dos movimentos de preços no mercado torna-se uma atividade de interesse crítico para investidores e instituições. Ao longo de toda a história do mercado, diversos modelos de previsão foram desenvolvidos com o propósito de melhorar a acurácia dessas antecipações, e com o recente advento da computação, a maioria dos processos consiste em meios e ferramentas computacionais para desenvolver essas atividades. Com isso, é natural surgirem os questionamentos referentes à acurácia, custo e a comparação entre os modelos mais canônicos e os mais atuais. Desta forma, este trabalho visa comparar dois modelos distintos de previsão de preços de ativos: um modelo matemático de séries temporais amplamente conhecido e consolidado no mercado (ARIMA), com um modelo computacional baseado em redes neurais recorrentes, mais recente complexo (LSTM). O projeto busca comparar os desempenhos na previsão de preços de índices financeiros, como as diferenças de complexidade entre os modelos afeta os resultados obtidos. Além disso, será analisada a influência do horizonte de previsão na acurácia dos modelos, os erros apresentados, custo computacional e qual a sua relação com a precisão adicionada. | |
| dc.emailadvisor.custom | rcsato@unifesp.br | |
| dc.format.extent | 64 f. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11600/72237 | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de São Paulo | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ARIMA | |
| dc.subject | LSTM | |
| dc.subject | séries temporais | |
| dc.subject | previsão de preços | |
| dc.title | Predição de índices financeiros utilizando modelo ARIMA e LSTM: um estudo comparativo | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| unifesp.campus | Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) | |
| unifesp.graduacao | Ciência da Computação |