Uso de redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais financeiras
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Adriano Alonso Veloso
Cristiano Arbex Valle
Felipe Dias Paiva
Cristiano Arbex Valle
Felipe Dias Paiva
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.
Abstract
Assunto
Redes neurais (Computação), Computação, Aprendizado de máquina, Previsão do mercado de ações
Palavras-chave
Análise Técnica, Aprendizado de Máquina, Mercado de Ações, Redes Neurais Recorrentes, Long Short-Term Memory