Aplicabilidade de técnicas de redução de dimensionalidade no índice Bovespa (Ibovespa B3).

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: RAMALHO, João Victor Rodrigues.
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27419
Resumo: A dimensionalidade é conhecida como o número de variáveis de entrada ou características presentes em um espaço de dados, e o processo de tratar a quantidade de características representantes desse espaço é chamado redução de dimensionalidade. A redução da dimensionalidade tem como objetivo converter um espaço de dados de uma determinada dimensão em uma outra inferior, de forma a assegurar que ainda forneça informação equivalente. Estas técnicas são amplamente utilizadas na modelagem do aprendizado de máquina para obter um modelo preditivo adequado, resolvendo ao mesmo tempo os problemas de classificação e regressão. Neste trabalho, foi realizado a implementação de algumas técnicas de redução de dimensionalidade, no principal índice de ações da bolsa de valores do Brasil, o índice Bovespa (Ibovespa B3), com auxílio da linguagem de programação Python.
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