Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Godinho, Carolina do Carmo
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/48006
Resumo: Tese de mestrado, Matemática Financeira, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020
id RCAP_bcc507d9c7e8dcbf5d36cf2fed071f3f
oai_identifier_str oai:repositorio.ul.pt:10451/48006
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais ConvolucionaisAlgoritmo de TradingDeep LearningMatemática FinanceiraPredição FinanceiraRedes Neuronais ConvolucionaisTeses de mestrado - 2020Departamento de MatemáticaTese de mestrado, Matemática Financeira, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020Actualmente a Inteligência Artificial está presente um pouco por todas as áreas, nomeadamente nos Mercados Financeiros. No entanto, neste trabalho explora-se uma metodologia que foge à regra do que tem vindo a ser desenvolvido. Através de imagens de gráficos de barras que representam o preço de fecho de ações (Dow Jones 30) e com a utilização de uma Rede Neuronal Convolucional (CNN) tentou criar-se um novo modelo/algoritmo de negociação financeira. Foi considerado o intervalo temporal de 1987-2020 para gerar as imagens, cada uma com uma janela temporal de 30 dias e estas foram o input para treinar o algoritmo da CNN com o objetivo final de determinar pontos de Buy, Sell ou Hold. Os resultados indicaram que, apesar de este ser um estudo preliminar e possivelmente umas das primeiras tentativas de uma abordagem não convencional, o algoritmo conseguiu responder de forma favorável à identificação de pontos de Trading. De notar que devido ao estado embrionário deste estudo, há muita margem para que os resultados e conclusões sejam melhoradas, tal como outros ajustes que possam combinar diferentes estratégias ou algoritmos.Nowadays, Artificial Intelligence is present in all areas, namely in Financial Markets. However, this work explores a methodology that is an exception to the rule of what has been developed. Through images of bar chart that represent the closing price of stocks (Dow Jones 30) and using a Convolutional Neuronal Network (CNN), a new financial trading model / algorithm was created. Was considered the time interval from 1987 to 2020 to generate the images, each with a time window of 30 days and these were the input to train the CNN algorithm with the ultimate goal of determining the Buy, Sell or Hold points. The results indicate that, although this was a preliminary study and probably one of the first attempts at an unconventional approach, the algorithm was able to respond favorably to the identification of Trading points. It should be noted that due to the embryonic state of this study, there is an opportunity for the results and conclusions to be improved, as well as other adjustments that might be combined in different strategies or algorithms.Mendes, Diana E. AldeaRepositório da Universidade de LisboaGodinho, Carolina do Carmo2021-05-19T14:01:10Z202020202020-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/48006TID:202607410porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:51:12Zoai:repositorio.ul.pt:10451/48006Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:59:57.058603Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais
title Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais
spellingShingle Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais
Godinho, Carolina do Carmo
Algoritmo de Trading
Deep Learning
Matemática Financeira
Predição Financeira
Redes Neuronais Convolucionais
Teses de mestrado - 2020
Departamento de Matemática
title_short Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais
title_full Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais
title_fullStr Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais
title_full_unstemmed Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais
title_sort Modelo de Financial Trading através de Redes Neuronais Convolucionais
author Godinho, Carolina do Carmo
author_facet Godinho, Carolina do Carmo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Mendes, Diana E. Aldea
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Godinho, Carolina do Carmo
dc.subject.por.fl_str_mv Algoritmo de Trading
Deep Learning
Matemática Financeira
Predição Financeira
Redes Neuronais Convolucionais
Teses de mestrado - 2020
Departamento de Matemática
topic Algoritmo de Trading
Deep Learning
Matemática Financeira
Predição Financeira
Redes Neuronais Convolucionais
Teses de mestrado - 2020
Departamento de Matemática
description Tese de mestrado, Matemática Financeira, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020
2020
2020-01-01T00:00:00Z
2021-05-19T14:01:10Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10451/48006
TID:202607410
url http://hdl.handle.net/10451/48006
identifier_str_mv TID:202607410
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799134545754193920

Registros relacionados