Previsão de tendências de preços na bolsa de valores, utilizando redes neurais profundas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional do UniCEUB |
Texto Completo: | https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/prefix/15105 |
Resumo: | Neste trabalho aplicam-se técnicas de treinamento e criação de redes neurais profundas, utilizando uma abordagem que leva em conta o conhecimento disponível na área de análise de bolsas de valores. O processo é descrito, desde seu início, com a mineração e limpeza de dados. Explica-se alguns indicadores técnicos utilizados por analistas de mercado e como organiza-se as estruturas de dados. Alimentam-se esses para três modelos baseados em literatura. Demonstram-se procedimentos para melhorar os resultados dos modelos. Conclui-se que os resultados não são tão simples de serem verificados e quais mudanças geraram a melhor acurácia |
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Conclui-se que os resultados não são tão simples de serem verificados e quais mudanças geraram a melhor acuráciaSubmitted by Igor Pereira (igor.spereira@uniceub.br) on 2021-05-31T12:40:29Z No. of bitstreams: 1 João Marson Artigo_TCC VF PB.pdf: 1901569 bytes, checksum: f571848d0f709a40a0d1eaddba24db53 (MD5)Approved for entry into archive by Rodrigo Peres (rodrigo.peres@uniceub.br) on 2021-06-07T11:36:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 João Marson Artigo_TCC VF PB.pdf: 1901569 bytes, checksum: f571848d0f709a40a0d1eaddba24db53 (MD5)Made available in DSpace on 2021-06-07T11:36:58Z (GMT). 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Neste trabalho aplicam-se técnicas de treinamento e criação de redes neurais profundas, utilizando uma abordagem que leva em conta o conhecimento disponível na área de análise de bolsas de valores. O processo é descrito, desde seu início, com a mineração e limpeza de dados. Explica-se alguns indicadores técnicos utilizados por analistas de mercado e como organiza-se as estruturas de dados. Alimentam-se esses para três modelos baseados em literatura. Demonstram-se procedimentos para melhorar os resultados dos modelos. Conclui-se que os resultados não são tão simples de serem verificados e quais mudanças geraram a melhor acurácia |
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