Aplicabilidade de técnicas de redução de dimensionalidade no índice Bovespa (Ibovespa B3).
Autor(a) principal: | |
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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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Aplicabilidade de técnicas de redução de dimensionalidade no índice Bovespa (Ibovespa B3).Applicability of dimensionality reduction techniques in the Bovespa index (Ibovespa B3).Índice BovespaIbovespa B3Redução de dimensionalidadeEspaço de dadosPython - linguagem de programaçãoLinguagem de programação PythonÁlgebra linearPCA - Principal Component AnalysisPrincipal Component Analysis - PCABolsa de valoresBovespa IndexDimensionality reductionData spacePython - programming languagePython programming languageLinear algebraPCA - Main Component AnalysisMain Component Analysis - PCAStock ExchangeEngenharia Elétrica.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.Dimensionality is known as the number of input variables or features present in a data space, and the process of addressing the number of features representing that space is called dimensionality reduction. Dimensionality reduction aims to convert a data space of a certain dimension into one that is lower in order to ensure that it still provides equivalent information. These techniques are widely used in machine learning modeling to obtain a suitable predictive model while solving classification and regression problems. In this work, the implementation of some dimensionality reduction techniques, on the main stock index of the Brazilian stock exchange, the Bovespa index (Ibovespa B3), was carried out with the aid of the Python programming language.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGGURJÃO, Edmar Candeia.GURJÃO, E. C.http://lattes.cnpq.br/9200464668550566VELOSO, Luciana Ribeiro.RAMALHO, João Victor Rodrigues.2022-09-022022-09-23T16:45:48Z2022-09-232022-09-23T16:45:48Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27419CARVALHO, João Victor Rodrigues. Aplicabilidade de técnicas de redução de dimensionalidade no índice Bovespa (Ibovespa B3). 2022. 54f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27419porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2022-09-23T17:10:28Zoai:localhost:riufcg/27419Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-09-23T17:10:28Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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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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