Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/68566
Tipo: Artigo de Periódico
Título: Predição de tendências em séries financeiras utilizando metaclassificadores
Autor(es): Carlos Alberto Silva de Assis
Eduardo Gontijo Carrano
Adriano Cesar Machado Pereira
Resumo: Neste trabalho foi desenvolvido um metaclassificador baseado em métodos de inteligência computacional para prever tendências em séries temporais financeiras. O kernel do metaclassificador foi baseado na ferramenta (Weka). Sete classificadores foram combinados para realizar a metaclassificação. Testes foram realizados com nove ativos da Bolsa de Valores de São Paulo. Os resultados iniciais foram promissores, com boa acurácia na classificação e ganhos de até 100% do valor de capital inicialmente investido no período de um ano.
Abstract: This study developed a meta-classifier based on computational intelligence methods to predict trends in financial time series. The kernel was based on the (Weka) tool. Seven classifiers were combined to perform the meta-classification. Tests were conducted with nine B3 assets. The initial results were encouraging, with good accuracy in the classification and gains of up to 100% above the amount of capital initially invested in a one-year period
Assunto: Inteligência computacional
Metadados
Mercado financeiro
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Identificador DOI: https://doi.org/10.11606/1980-5330/ea148159
URI: http://hdl.handle.net/1843/68566
Data do documento: 1-Mar-2020
metadata.dc.url.externa: https://www.revistas.usp.br/ecoa/article/view/148159
metadata.dc.relation.ispartof: Economia Aplicada
Aparece nas coleções:Artigo de Periódico

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Predição de tendências em séries financeiras utilizando metaclassificadores.pdf1.49 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.