Estudo em séries temporais financeiras utilizando redes neurais recorrentes
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/6813 |
Resumo: | Understanding the behavior of financial time series is very importance to forecast future values and make efficient decisions. This area is often the target of studies and new proposals in the attempt of its modeling, since it is very volatile in response to the dynamism of the market. This volatility is defined by the high number of variables and different sources of information, a low signal-to-noise ratio, and its predictions fail to generalize the problem. In addition to existing relations between unknown and random exogenous variables, capable of strong influence on the current structure of the data. However, just as incorrect information can cause great misfortune, more accurate information can generate proportional profits, thus ensuring that this problem is the subject of several studies throughout history. For this purpose a predictive model was designed using Recurrent Neural Networks (LSTM), fed from its historical dataset (time series) to forecast the oppening value trend of variation for an asset (stock). Thus a variety of experiments were performed and their results analyzed against the widely used metrics, like autoregressive models (ARIMA) to define a basis for comparisons and validate the model capacity. The results obtained were satisfactory, obtaining an acuracy of up to 74:50% by predicting the sign of the next opening value, inferring whether or not a given stock will rise in the future. |
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Estudo em séries temporais financeiras utilizando redes neurais recorrentesStudy in financial time series using recurrent neural networksAnálise de séries temporaisSéries financeirasDomínio de tempoRedes neurais (Computação)Redes neurais recorrentesMercado financeiroAutoregressive integrated moving averageLong short-term memoryTime series analysisFinancial seriesTime domainNeural networks (Computing)Recurrent neural networksFinancial marketCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOUnderstanding the behavior of financial time series is very importance to forecast future values and make efficient decisions. This area is often the target of studies and new proposals in the attempt of its modeling, since it is very volatile in response to the dynamism of the market. This volatility is defined by the high number of variables and different sources of information, a low signal-to-noise ratio, and its predictions fail to generalize the problem. In addition to existing relations between unknown and random exogenous variables, capable of strong influence on the current structure of the data. However, just as incorrect information can cause great misfortune, more accurate information can generate proportional profits, thus ensuring that this problem is the subject of several studies throughout history. For this purpose a predictive model was designed using Recurrent Neural Networks (LSTM), fed from its historical dataset (time series) to forecast the oppening value trend of variation for an asset (stock). Thus a variety of experiments were performed and their results analyzed against the widely used metrics, like autoregressive models (ARIMA) to define a basis for comparisons and validate the model capacity. The results obtained were satisfactory, obtaining an acuracy of up to 74:50% by predicting the sign of the next opening value, inferring whether or not a given stock will rise in the future.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFAPEAL - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de AlagoasEntender o comportamento das séries temporais financeiras, é de suma importância para conseguir prever valores futuros e tomar decisões eficientes. Esta área é frequentemente alvo de estudos e novas propostas na tentativa de sua modelagem, pois é muito volátil em resposta ao dinamismo do mercado. Essa volatividade é definida pela alta quantidade de variáveis e diferentes fontes de informações, baixa relação entre sinal e ruído, tornando falhas as suas predições ao generalizar o problema. Além de existir relações entre variáveis exóginas desconhecidas e aleatórias, capazes de forte influência na estrutura corrente dos dados. Contudo, assim como pode causar grande revés uma informação incorreta, uma informação mais correta pode gerar lucros proporcionais, garantindo assim que este problema seja objeto de diversos estudos durante a história. Para este objetivo, foi projetado um modelo preditivo utilizando Redes Neurais Recorrentes (LSTM) alimentada de seus valores históricos (série temporal) para a previsão da tendência de variação do valor de abertura de um ativo (stock). Dessa forma, uma variedade de experimentos foram executados e seus resultados analisados em relação à métricas largamente utilizadas, como os modelos autoregressivos (ARIMA) para definir uma base comparativa e verificar a capacidade do modelo. Os resultados obtidos foram satisfatórios, obtendo uma acurárica de até 74:50% ao prever o sinal do próximo valor de abertura, inferindo se uma determinada ação irá subir ou não em um ponto no futuro.Universidade Federal de AlagoasBrasilPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de ConhecimentoUFALRamos Filho, Heitor Soareshttp://lattes.cnpq.br/4978869867640619Rosso, Osvaldo Anibalhttp://lattes.cnpq.br/2583233573401291Pereira, Leonardo Vianahttp://lattes.cnpq.br/1126995918085550Matsumoto, Daniel Kazuyuki Fugii2020-03-11T17:19:17Z2020-03-102020-03-11T17:19:17Z2019-12-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMATSUMOTO, Daniel Kazuyuki Fugii. Estudo em séries temporais financeiras utilizando redes neurais recorrentes. 2020. 54 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional do Conhecimento) – Instituto de Computação, Programa de Pós Graduação em Modelagem do Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, 2019.http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/6813porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instname:Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instacron:UFAL2020-03-11T17:21:49Zoai:www.repositorio.ufal.br:riufal/6813Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufal.br/oai/requestri@sibi.ufal.bropendoar:2020-03-11T17:21:49Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) - Universidade Federal de Alagoas (UFAL)false |
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