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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AM2NTS| Tipo: | Dissertação de Mestrado |
| Título: | Uso de redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais financeiras |
| Autor(es): | David Michel Quirino Nelson |
| primer Tutor: | Adriano César Machado Pereira |
| primer miembro del tribunal : | Adriano Alonso Veloso |
| Segundo miembro del tribunal: | Cristiano Arbex Valle |
| Tercer miembro del tribunal: | Felipe Dias Paiva |
| Resumen: | Prever variações de preço em bolsas de valores é um grande desafio devido ao fato que este é um ambiente imensamente complexo, caótico e dinâmico. Existem diversos estudos de variadas áreas buscando encarar tal desafio, e abordagens baseadas em Aprendizado de Máquina são o foco de muitos deles. Existem vários exemplos em que algoritmos de Aprendizado de Máquina foram capazes de alcançar resultados satisfatórios quando realizando tal tipo de previsão. Este trabalho estuda a aplicação de redes Long Short-Term Memory nesse problema, de previsão de tendências de preços de ações e com base no histórico de preços juntamente com indicadores de análise técnica. |
| Asunto: | Redes neurais (Computação) Computação Aprendizado de máquina Previsão do mercado de ações |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Institución: | UFMG |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AM2NTS |
| Fecha del documento: | 24-feb-2017 |
| Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado |
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