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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AM2NTS
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | Adriano César Machado Pereira | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Adriano Alonso Veloso | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Cristiano Arbex Valle | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Felipe Dias Paiva | pt_BR |
dc.creator | David Michel Quirino Nelson | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2019-08-13T08:44:19Z | - |
dc.date.available | 2019-08-13T08:44:19Z | - |
dc.date.issued | 2017-02-24 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AM2NTS | - |
dc.description.resumo | 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. | pt_BR |
dc.language | Português | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMG | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Análise Técnica | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de Máquina | pt_BR |
dc.subject | Mercado de Ações | pt_BR |
dc.subject | Redes Neurais Recorrentes | pt_BR |
dc.subject | Long Short-Term Memory | pt_BR |
dc.subject.other | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
dc.subject.other | Computação | pt_BR |
dc.subject.other | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject.other | Previsão do mercado de ações | pt_BR |
dc.title | Uso de redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais financeiras | pt_BR |
dc.type | Dissertação de Mestrado | pt_BR |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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