Análise de algoritmos de regressão aplicados a mercado financeiro

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Okamura, Dalton Akio [UNESP]
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/203725
http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2019-09-12/000924464.pdf
Resumo: We live in a moment where the visibility and popularity of the financial market is increasing, as is its number of investors. Despite their potential for monetary return, there are large risks linked to this world, which can even lead to the total loss of the equity of their speculators. With this in mind, the work proposed here aims to promote the interdisciplinarity between computing and economics, in order to provide knowledge to the stakeholders of both worlds. It will be presented concepts of investor psychology, technical analysis, which is the statistical science that aims to predict the value of the assets, and machine learning concepts to understand which parameters have the greatest weight within the regression models.
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