Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brandão, Iure Vieira
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/41376
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.
id UNB_da2e37ad795c37612d2763686f70f130
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/41376
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundoAprendizado por reforço profundoQ-LearningMercado de açõesInteligência artificialProcessamento de dadosDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.No mercado de ações, investidores adotam diferentes estratégias para identificar uma sequência de decisões de investimento a fim de maximizar seus lucros. Para apoiar a decisão dos investidores, uma framework de aprendizado de máquina (machine learning) foi proposta. Em particular, as abordagens de aprendizado profundo (deep learning) são muito atraentes, uma vez que o mercado de ações apresenta um comportamento altamente não linear e as técnicas de aprendizado profundo podem rastrear variações de curto e longo prazo. Em contraste com as técnicas de aprendizado supervisionadas, o aprendizado por reforço profundo reúne benefícios de aprendizado profundo e adiciona adaptação e melhoria em tempo real do modelo de aprendizado de máquina. Neste trabalho, propomos uma framework de suporte à decisão para o mercado de ações baseado no aprendizado por reforço profundo. Ao aprender as regras de negociação, a framework reconhece padrões, maximiza o lucro obtido e fornece recomendações aos investidores. A framework proposta supera o estado da arte com 86 % da métrica F1-Score para operações de compra e 88 % da pontuação F1-Score para operações de venda em termos de avaliação da estratégia de posicionamento.In stock markets, investors adopt different strategies to identify a sequence of profitable investment decisions to maximize their profits. To support the decision of investors, machine learning (ML) softwares are being applied. In particular, deep learning (DL) approaches are attractive since the stock market parameter presents a highly non- linear behavior, and since DL techniques can track short time and long time variations. In contrast to supervised ML techniques, deep reinforcement learning (DRL) gathers DL’s benefits and adds the real-time adaptation and improvement of the machine learning model. In this paper, we propose a decision support framework for the stock market based on DRL. By learning the trading rules, our framework recognizes patterns, maximizes the profit obtained and provides recommendations to the investors. The proposed DRL framework outperforms the state-of-the-art framework with 86 % of F1 score for buy operations and 88 % of F1 score for sale operations in terms of evaluating the positioning strategy.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)Programa de Pós-Graduação em Sistemas MecatrônicosHamm-Lippstadt, Hochschuleiurebrandao@gmail.comBrandão, Iure Vieira2021-07-09T15:38:11Z2021-07-09T15:38:11Z2021-07-092021-03-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBRANDÃO, Iure Vieira. Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo. 2021. xii, 87 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.https://repositorio.unb.br/handle/10482/41376A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-08T19:01:58Zoai:repositorio.unb.br:10482/41376Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-08T19:01:58Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo
title Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo
spellingShingle Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo
Brandão, Iure Vieira
Aprendizado por reforço profundo
Q-Learning
Mercado de ações
Inteligência artificial
Processamento de dados
title_short Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo
title_full Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo
title_fullStr Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo
title_full_unstemmed Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo
title_sort Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo
author Brandão, Iure Vieira
author_facet Brandão, Iure Vieira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Hamm-Lippstadt, Hochschule
iurebrandao@gmail.com
dc.contributor.author.fl_str_mv Brandão, Iure Vieira
dc.subject.por.fl_str_mv Aprendizado por reforço profundo
Q-Learning
Mercado de ações
Inteligência artificial
Processamento de dados
topic Aprendizado por reforço profundo
Q-Learning
Mercado de ações
Inteligência artificial
Processamento de dados
description Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-07-09T15:38:11Z
2021-07-09T15:38:11Z
2021-07-09
2021-03-22
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv BRANDÃO, Iure Vieira. Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo. 2021. xii, 87 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
https://repositorio.unb.br/handle/10482/41376
identifier_str_mv BRANDÃO, Iure Vieira. Framework de apoio à tomada de decisão no mercado de ações baseado em aprendizado por reforço profundo. 2021. xii, 87 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
url https://repositorio.unb.br/handle/10482/41376
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 application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1814508180292501504

Registros relacionados