Smart Stock

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pastre, Luís Antonio Ruiz Martins
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/1884/78398
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montaño
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spelling Pastre, Luís Antonio Ruiz MartinsUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial AplicadaMontaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975-2022-09-01T22:56:19Z2022-09-01T22:56:19Z2021https://hdl.handle.net/1884/78398Orientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas MontañoMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.Inclui referências: p.63-64Resumo: O mercado financeiro influencia em todas esferas da sociedade mundial, despertando assim, a necessidade de mecanismos que possam auxiliar neste processo e, consequentemente num maior equilíbrio da economia. Pensando nisso, este trabalho foi desenvolvido para criar uma ferramenta que auxilie grandes, médios e pequenos investidores do mercado financeiro em suas negociações, onde usando a Inteligência Artificial como base, possam prever preços futuros das ações, a partir do padrão de preços históricos registrados num período aproximado de um ano e meio. Para o estudo foram selecionadas 5 ações aleatórias de segmentos diferentes, a fim de atestar a eficácia das técnicas usadas. O experimento contemplou a implementação de um sistema, em que é possível realizar a importação dos dados históricos, acompanhar o comportamento das ações e realizar a comparação dos valores reais dos preços das ações com o que foi predito pelo sistema. As técnicas usadas na construção desta pesquisa são as mais modernas disponíveis no mercado atual no que se refere a Inteligência Artificial e classificação das séries temporais, quais sejam: Machine Learning, Deep Learning, Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Long Short-Term Memory (LTSM). Do estudo foi possível prever através dos algoritmos os valores médios das ações junto a bolsa de valores. Em que pese o mercado financeiro seja especulativo, baseado em informações diárias imprevisíveis que valorizam e desvalorizam as ações, espera-se com este trabalho contribuir na predição da tendência monetária.1 recurso online : PDF.application/pdfInteligência artificialAprendizado do computadorRedes neurais (Computação)InvestimentosSmart Stockinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - E - LUIS ANTONIO RUIZ MARTINS PASTRE.pdfapplication/pdf5218114https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/78398/1/R%20-%20E%20-%20LUIS%20ANTONIO%20RUIZ%20MARTINS%20PASTRE.pdfea04af5067e121c224f5d2b802fad007MD51open access1884/783982022-09-01 19:56:19.979open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/78398Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-09-01T22:56:19Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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