Inteligência artificial como auxílio ao investidor na tomada de decisão na bolsa de valores

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Andrade, Annelise Domingues de
Data de Publicação: 2019
Outros Autores: Souza, Yann Krautz Rocha de
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197384
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Curso de Administração.
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spelling Inteligência artificial como auxílio ao investidor na tomada de decisão na bolsa de valoresInteligência artificialAprendizado de máquinaAprendizagem profundaPrevisãoMercados de açõesTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Curso de Administração.A Inteligência Artificial (IA) vem contribuindo para o desenvolvimento de diversas áreas, tornando trabalhos mais eficientes e ágeis. O presente artigo tem como proposta o uso de modelos de IA, aprendizado de máquina e aprendizagem profunda, para prever o movimento futuro dos preços de ações, a fim de compreender se esses recursos tecnológicos de fácil acesso, já são hábeis a tratar de questões de não linearidade e de alta complexidade como é o caso do mercado de capitais. Foram apresentados e testados quatro modelos: árvores de decisão; florestas aleatórias; regressão linear múltipla; e redes neurais. Quatro ações de empresas brasileiras foram selecionadas para aplicação e apresentação dos resultados, parâmetros de otimização foram sugeridos durante o estudo. Os modelos testados mostram ser mais úteis para prever janelas de curto prazo, apresentando baixa assertividade para prever o movimento diário dos preços de ações, devido às muitas incertezas que influenciam o mercado em um dia.Artificial Intelligence (AI) has been contributing to the development of several areas, making work more efficient and agile. The present article proposes the use of AI models, machine learning and deep learning, to predict the future movement of stock prices, to understand if these technological resources of easy access, are already able to deal with questions of nonlinearity and of high complexity as is the case (in the same way) of the stock market. Four models were presented and tested: decision trees; random forests; multiple linear regression; and neural networks. Four Brazilian companies stocks were selected to show their results and application, optimization parameters were suggested during the study. The models tested has proved to be more useful to predict short-term windows, presenting low assertiveness to predict the daily movement of stock prices, caused by many uncertainties that influence the market in a day.Florianópolis, SCAlmeida, Mário de SouzaUniversidade Federal de Santa Catarina.Andrade, Annelise Domingues deSouza, Yann Krautz Rocha de2019-07-11T12:30:14Z2019-07-11T12:30:14Z2019-06-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis18 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197384info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2019-07-11T12:30:16Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/197384Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732019-07-11T12:30:16Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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