Previsão do preço de ações brasileiras utilizando redes neurais artificiais
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Data de Publicação: | 2021 |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
Texto Completo: | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/28379 |
Resumo: | The stock market analysis is influenced by the upward and downward trend related to the asset prices in relation to short periods. Due to the feelings and the expectations of investors, which can affect the movement of shares. One of the possibilities to maximize the returns in stock forecast is to predict the directional asset movement instead of forecasting the prices. This paper analyses the use of artificial neural networks to preview the directional asset movement and compares the performances of two architectures: LSTM and GRU. Shares and Ibovespa index are analyzed in several time horizons aiming at the observations of specific patterns. The performance of the said architectures is very similar to each other: for short time horizons, the LSTM architecture presented a better accuracy, and for long time horizons, the GRU is more accurate than LSTM. |
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2021-12-13T18:18:48Z2021-12-13T18:18:48Z2021-08-06TORRES, Sérgio. Previsão do preço de ações brasileiras utilizando redes neurais artificiais. 2021. 51 f. Dissertação (Mestrado em Administração de Empresas) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo. 2021.https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/28379The stock market analysis is influenced by the upward and downward trend related to the asset prices in relation to short periods. Due to the feelings and the expectations of investors, which can affect the movement of shares. One of the possibilities to maximize the returns in stock forecast is to predict the directional asset movement instead of forecasting the prices. This paper analyses the use of artificial neural networks to preview the directional asset movement and compares the performances of two architectures: LSTM and GRU. Shares and Ibovespa index are analyzed in several time horizons aiming at the observations of specific patterns. The performance of the said architectures is very similar to each other: for short time horizons, the LSTM architecture presented a better accuracy, and for long time horizons, the GRU is more accurate than LSTM.A análise do mercado de ações é influenciada pela tendência de alta e de queda do preço dos ativos em relação a curtos períodos de tempo, muitas vezes em virtude de sentimentos e expectativas de investidores, que podem afetar a movimentação das ações. Uma das possibilidades de maximizar os retornos na previsão de ações é prever o movimento direcional dos ativos em vez de prever os preços. Este artigo analisa o uso de redes neurais artificiais para prever o movimento direcional dos ativos e compara o desempenho de duas arquiteturas de redes neurais: LSTM e GRU. O índice Ibovespa e algumas ações são analisados em diversos horizontes de tempo visando a descoberta de padrões específicos. O desempenho das referidas arquiteturas é muito semelhante entre si: para horizontes de tempo curtos a arquitetura LSTM apresentou melhor precisão, e para horizontes de tempo longos a GRU é mais precisa que a LSTM.application/pdfporUniversidade Presbiteriana MackenzieAdministração de EmpresasUPMBrasilCentro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)GRULSTMmachine learningMDAredes neurais artificiaisCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESASPrevisão do preço de ações brasileiras utilizando redes neurais artificiaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisHadad Junior, Elihttp://lattes.cnpq.br/2030318390506756Basso, Leonardo Fernando Cruzhttp://lattes.cnpq.br/1866154361601651Mendonça, Diogo de Princehttp://lattes.cnpq.br/3160691112817642http://lattes.cnpq.br/5756190401104098Torres, Sérgioartificial neural networkGRULSTMMDAmachine learninginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEORIGINALSERGIO TORRES.pdfSÉRGIO TORRESapplication/pdf5198011https://dspace.mackenzie.br/bitstream/10899/28379/1/SERGIO%20TORRES.pdf392713340d900c31f53c022482e534beMD51LICENSElicense.txttext/plain2108https://dspace.mackenzie.br/bitstream/10899/28379/2/license.txt1ca4f25d161e955cf4b7a4aa65b8e96eMD52TEXTSERGIO TORRES.pdf.txtSERGIO TORRES.pdf.txtExtracted texttext/plain68904https://dspace.mackenzie.br/bitstream/10899/28379/3/SERGIO%20TORRES.pdf.txt5d943856563e4b52c0e67dfa94d25410MD53THUMBNAILSERGIO TORRES.pdf.jpgSERGIO TORRES.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1127https://dspace.mackenzie.br/bitstream/10899/28379/4/SERGIO%20TORRES.pdf.jpgf3ddbfe2e7178bca04c287e984e64da2MD5410899/283792021-12-14 03:03:37.828TElDRU7Dh0EgREUgRElTVFJJQlVJw4fDg08gTsODTy1FWENMVVNJVkEKCkNvbSBhIGFwcmVzZW50YcOnw6NvIGRlc3RhIGxpY2Vuw6dhLCB2b2PDqiAobyBhdXRvciAoZXMpIG91IG8gdGl0dWxhciBkb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgYXV0b3IpIGNvbmNlZGUgw6AgVW5pdmVyc2lkYWRlIFByZXNiaXRlcmlhbmEgTWFja2VuemllIG8gZGlyZWl0byBuw6NvLWV4Y2x1c2l2byBkZSByZXByb2R1emlyLCAgdHJhZHV6aXIgKGNvbmZvcm1lIGRlZmluaWRvIGFiYWl4byksIGUvb3UgZGlzdHJpYnVpciBhIHN1YSB0ZXNlIG91IGRpc3NlcnRhw6fDo28gKGluY2x1aW5kbyBvIHJlc3VtbykgcG9yIHRvZG8gbyBtdW5kbyBubyBmb3JtYXRvIGltcHJlc3NvIGUgZWxldHLDtG5pY28gZSBlbSBxdWFscXVlciBtZWlvLCBpbmNsdWluZG8gb3MgZm9ybWF0b3Mgw6F1ZGlvIG91IHbDrWRlby4KClZvY8OqIGNvbmNvcmRhIHF1ZSBhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBQcmVzYml0ZXJpYW5hIE1hY2tlbnppZSBwb2RlLCBzZW0gYWx0ZXJhciBvIGNvbnRlw7pkbywgdHJhbnNwb3IgYSBzdWEgdGVzZSBvdSBkaXNzZXJ0YcOnw6NvIHBhcmEgcXVhbHF1ZXIgbWVpbyBvdSBmb3JtYXRvIHBhcmEgZmlucyBkZSBwcmVzZXJ2YcOnw6NvLgoKVm9jw6ogdGFtYsOpbSBjb25jb3JkYSBxdWUgYSBVbml2ZXJzaWRhZGUgUHJlc2JpdGVyaWFuYSBNYWNrZW56aWUgcG9kZSBtYW50ZXIgbWFpcyBkZSB1bWEgY8OzcGlhIGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyBwYXJhIGZpbnMgZGUgc2VndXJhbsOnYSwgYmFjay11cCBlIHByZXNlcnZhw6fDo28uCgpWb2PDqiBkZWNsYXJhIHF1ZSBhIHN1YSB0ZXNlIG91IGRpc3NlcnRhw6fDo28gw6kgb3JpZ2luYWwgZSBxdWUgdm9jw6ogdGVtIG8gcG9kZXIgZGUgY29uY2VkZXIgb3MgZGlyZWl0b3MgY29udGlkb3MgbmVzdGEgbGljZW7Dp2EuIFZvY8OqIHRhbWLDqW0gZGVjbGFyYSBxdWUgbyBkZXDDs3NpdG8gZGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyBuw6NvLCBxdWUgc2VqYSBkZSBzZXUgY29uaGVjaW1lbnRvLCBpbmZyaW5nZSBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcyBkZSBuaW5ndcOpbS4KCkNhc28gYSBzdWEgdGVzZSBvdSBkaXNzZXJ0YcOnw6NvIGNvbnRlbmhhIG1hdGVyaWFsIHF1ZSB2b2PDqiBuw6NvIHBvc3N1aSBhIHRpdHVsYXJpZGFkZSBkb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMsIHZvY8OqIGRlY2xhcmEgcXVlIG9idGV2ZSBhIHBlcm1pc3PDo28gaXJyZXN0cml0YSBkbyBkZXRlbnRvciBkb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgcGFyYSBjb25jZWRlciDDoCBVbml2ZXJzaWRhZGUgUHJlc2JpdGVyaWFuYSBNYWNrZW56aWUgb3MgZGlyZWl0b3MgYXByZXNlbnRhZG9zIG5lc3RhIGxpY2Vuw6dhLCBlIHF1ZSBlc3NlIG1hdGVyaWFsIGRlIHByb3ByaWVkYWRlIGRlIHRlcmNlaXJvcyBlc3TDoSBjbGFyYW1lbnRlIGlkZW50aWZpY2FkbyBlIHJlY29uaGVjaWRvIG5vIHRleHRvIG91IG5vIGNvbnRlw7pkbyBkYSB0ZXNlIG91IGRpc3NlcnRhw6fDo28gb3JhIGRlcG9zaXRhZGEuCgpDQVNPIEEgVEVTRSBPVSBESVNTRVJUQcOHw4NPIE9SQSBERVBPU0lUQURBIFRFTkhBIFNJRE8gUkVTVUxUQURPIERFIFVNIFBBVFJPQ8ONTklPIE9VIEFQT0lPIERFIFVNQSBBR8OKTkNJQSBERSBGT01FTlRPIE9VIE9VVFJPIE9SR0FOSVNNTyBRVUUgTsODTyBTRUpBIEEgVU5JVkVSU0lEQURFIFBSRVNCSVRFUklBTkEgTUFDS0VOWklFLCBWT0PDiiBERUNMQVJBIFFVRSBSRVNQRUlUT1UgVE9ET1MgRSBRVUFJU1FVRVIgRElSRUlUT1MgREUgUkVWSVPDg08gQ09NTyBUQU1Cw4lNIEFTIERFTUFJUyBPQlJJR0HDh8OVRVMgRVhJR0lEQVMgUE9SIENPTlRSQVRPIE9VIEFDT1JETy4KCkEgVW5pdmVyc2lkYWRlIFByZXNiaXRlcmlhbmEgTWFja2VuemllIHNlIGNvbXByb21ldGUgYSBpZGVudGlmaWNhciBjbGFyYW1lbnRlIG8gc2V1IG5vbWUgKHMpIG91IG8ocykgbm9tZShzKSBkbyhzKSBkZXRlbnRvcihlcykgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIGRhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbywgZSBuw6NvIGZhcsOhIHF1YWxxdWVyIGFsdGVyYcOnw6NvLCBhbMOpbSBkYXF1ZWxhcyBjb25jZWRpZGFzIHBvciBlc3RhIGxpY2Vuw6dhLgo=Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRI |
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