Avaliação de modelos preditivos para o mercado de ações utilizando machine e deep learning

Silveira, Rafael Bourscheid da

Avaliação de modelos preditivos para o mercado de ações utilizando machine e deep learning

dc.contributor.advisor	Webber, Carine Geltrudes
dc.contributor.author	Silveira, Rafael Bourscheid da
dc.contributor.other	Adami, André Gustavo
dc.contributor.other	De Carli, Iraci Cristina da Silveira
dc.date.accessioned	2022-03-21T19:29:57Z
dc.date.available	2022-03-21T19:29:57Z
dc.date.issued	2021-12-16
dc.date.submitted	2021-12-01
dc.description	Investir no mercado de ações é bastante desafiador, e nos últimos anos houve um aumento no número de investidores no Brasil. O objetivo deste trabalho é realizar um estudo de caso, através da construção e avaliação de modelos preditivos, para a predição de preços de ações do mercado brasileiro. Para isso, foi realizada uma revisão sistemática da literatura a fim de compreender o estado da arte nesse tópico. Observou-se que os métodos com melhores resultados em bolsas de valores extrangeiras são LSTM e Random Forest, e há escassez de material envolvendo a bolsa brasileira. Obteve-se menor MSE e RMSE no experimento com Random Forest. Portanto, é viável o uso de métodos de inteligência aritificial no mercado brasileiro. [resumo fornecido pelo autor]	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ucs.br/11338/9714
dc.language.iso	pt	pt_BR
dc.subject	Computação	pt_BR
dc.subject	Inteligência artificial	pt_BR
dc.subject	Aprendizado do computador	pt_BR
dc.subject	Mercado de capitais	pt_BR
dc.title	Avaliação de modelos preditivos para o mercado de ações utilizando machine e deep learning	pt_BR
dc.type	Artigo	pt_BR
local.aprovaaluno.publicacao	s
local.aprovadocente.publicacao	s
local.aptidao	sem-necessidade
local.data.embargo	2021-12-15
local.nota	9,50
local.observacao
mtd2-br.advisor.instituation	Universidade de Caxias do Sul	pt_BR
mtd2-br.campus	Campus Universitário de Caxias do Sul	pt_BR
mtd2-br.program.name	Bacharelado em Ciência da Computação	pt_BR

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