Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Guilherme José Garmatter, 1994-
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/75343
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Adalto Acir Althaus Junior
id UFPR_8e47caf67f9f29c4884a9f114411e765
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/75343
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str 308
spelling Rocha, Guilherme José Garmatter, 1994-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Curso de Graduação em Ciências EconômicasAlthaus Junior, Adalto Acir, 1973-2022-04-28T15:28:19Z2022-04-28T15:28:19Z2021https://hdl.handle.net/1884/75343Orientador: Prof. Dr. Adalto Acir Althaus JuniorMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Ciências EconômicasInclui referênciasResumo : Este trabalho teve como objetivo a criação de um algoritmo capaz de realizar previsões sobre a variação de preços futura de ações negociadas na bolsa de valores brasileira por meio da utilização da técnica de aprendizado de máquina denominada deep learning. Foram utilizados dados históricos de preço e volume para alimentar o modelo em conjunto com uma rede neural híbrida. Ao final do trabalho foi verificado que embora o modelo não tenha obtido resultados significativos para prever o valor da variação de preço no próximo dia útil para as ações testadas, um teste de investimento mostrou que o modelo pode ser útil para prever a tendência na qual os preços se movimentarão com um dia de antecedência, sobretudo quando o modelo é treinado com os dados mais recentes. Para os papéis analisados, o modelo resultou em uma estratégia de investimento com resultados superiores a de buy and hold no melhor caso e equivalente a esta mesma estratégia, no pior caso.1 recurso online : PDF.application/pdfAções (Finanças)AlgorítmosMercado financeiroBolsa de valoresUtilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valoresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALGUILHERME_JOSE_GARMATTER_ROCHA.pdfapplication/pdf10090965https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/75343/1/GUILHERME_JOSE_GARMATTER_ROCHA.pdf1818c04b30dd253639c68de85a5c6a1bMD51open access1884/753432022-04-28 12:28:19.503open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/75343Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-04-28T15:28:19Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores
title Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores
spellingShingle Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores
Rocha, Guilherme José Garmatter, 1994-
Ações (Finanças)
Algorítmos
Mercado financeiro
Bolsa de valores
title_short Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores
title_full Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores
title_fullStr Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores
title_full_unstemmed Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores
title_sort Utilização de deep learning para previsão dos preços das ações na bolsa de valores
author Rocha, Guilherme José Garmatter, 1994-
author_facet Rocha, Guilherme José Garmatter, 1994-
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Curso de Graduação em Ciências Econômicas
dc.contributor.author.fl_str_mv Rocha, Guilherme José Garmatter, 1994-
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Althaus Junior, Adalto Acir, 1973-
contributor_str_mv Althaus Junior, Adalto Acir, 1973-
dc.subject.por.fl_str_mv Ações (Finanças)
Algorítmos
Mercado financeiro
Bolsa de valores
topic Ações (Finanças)
Algorítmos
Mercado financeiro
Bolsa de valores
description Orientador: Prof. Dr. Adalto Acir Althaus Junior
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-04-28T15:28:19Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-04-28T15:28:19Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/75343
url https://hdl.handle.net/1884/75343
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 1 recurso online : PDF.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/75343/1/GUILHERME_JOSE_GARMATTER_ROCHA.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 1818c04b30dd253639c68de85a5c6a1b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1813898821238784000

Registros relacionados