Predição do mercado de ações usando Hidden Markov Model

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kuinchtner, Daniela
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UPF
Texto Completo: http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1592
Resumo: Os mercados de ações são sistemas complexos devido a sua nãoestacionariedade, pois os parâmetros estão sempre em constantes mudanças, como condições econômicas e mudanças na política de empresas. Há várias pesquisas para a predição dos valores de ações com técnicas de inteligência artificial e aprendizagem de máquina, como redes neurais artificiais, máquina de vetores de suporte, lógica difusa, reconhecimento de padrões, onde, neste último, o Hidden Markov Model, foco deste trabalho, se encaixa. Por ser um modelo estocástico, onde os eventos são aleatórios, os resultados mostram que o HMM pode ser bem empregado na predição do comportamento das ações com base em seu desempenho histórico.
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Por ser um modelo estocástico, onde os eventos são aleatórios, os resultados mostram que o HMM pode ser bem empregado na predição do comportamento das ações com base em seu desempenho histórico.Stock markets are complex systems due its non-stationarity, the parameters are always in constant changes like economic conditions and changes in the politics of companies. There are several researches in predicting the stocks with Artificial Intelligence and Machine Learning techniques, such as Artificial Neural Networks, Support Vector Machine, Fuzzy Logic, Pattern Recognition, which, in the latter, the Hidden Markov Model, focus of this paper, fits. Because it is a stochastic model, where events are random, the results show that HMM can be well used in predicting the behavior of stocks based on their historical performance.Submitted by Fernanda Ferronato (fernandaf@upf.br) on 2019-02-18T13:03:42Z No. of bitstreams: 1 PF2018Daniela Kuinchtner.pdf: 486406 bytes, checksum: 4bbfbdd272dbeda28eb57b3d182d18b3 (MD5)Made available in DSpace on 2019-02-18T13:03:42Z (GMT). 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