| dc.contributor.advisor | Corso, Leandro Luís | |
| dc.contributor.author | Viapiana, Bernardo Dotti | |
| dc.contributor.other | Bertéli, Michele Otobelli | |
| dc.contributor.other | Franco, Mateus Müller | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-22T18:46:09Z | |
| dc.date.available | 2024-08-22T18:46:09Z | |
| dc.date.issued | 2024-07-22 | |
| dc.date.submitted | 2024-07-18 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/11338/13693 | |
| dc.description | O modelo ARIMA é utilizado para análise de séries temporais e previsões futuras. Neste contexto, foi investigada a viabilidade do uso do modelo ao prever preços de ativos, auxiliando a tomada de decisão para operações de Swing Trading. O estudo explora a aplicação, analisando as quatro ações de maior liquidez da Bovespa em 2023. Dados diários de 2014 a 2023 foram utilizados para gerar e testar os modelos, utilizando os 2 últimos meses de 2023 como parâmetro de avaliação de métricas de acuracidade. A análise apresentou limitações significativas em seus resultados, obtendo precisão de 49% e 51% para as duas aplicações, respectivamente. Foi concluído que, apesar de algumas melhorias no curto prazo, a modelagem não se mostrou eficiente para embasar operações de Swing Trading para a situação desenvolvida. [resumo fornecido pelo autor] | pt_BR |
| dc.description.abstract | The ARIMA model is used for time series analysis and future forecasts, in this context, the feasibility of using the model when predicting asset prices was investigated, supporting the decisions on Swing Trading operations. The study explores the application by analyzing the four most liquid shares on Bovespa in 2023. Daily data from 2014 to 2023 were used to train and test the models, using the last 2 months of 2023 as a parameter for evaluating accuracy metrics. The analysis presented significant limitations in its results, obtaining accuracy of 49% and 51% in the applications, respectively. It was concluded that, despite some improvements in the short term, the modeling is not reliable enough to support Swing Trading operations for the developed situation. [resumo fornecido pelo autor] | pt_BR |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.subject | Engenharia de produção | pt_BR |
| dc.subject | Modelo auto-regressivo integrado de médias móveis | pt_BR |
| dc.subject | Previsão de negócios | pt_BR |
| dc.subject | Ações (Finanças) - Preços | pt_BR |
| dc.subject | Bolsa de valores | pt_BR |
| dc.subject | Análise de séries temporais | pt_BR |
| dc.title | Aplicação do modelo ARIMA como ferramenta de auxílio para operações de swing trading | |
| dc.type | Artigo | pt_BR |
| mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
| mtd2-br.program.name | Bacharelado em Engenharia de Produção | pt_BR |
| mtd2-br.campus | Campus Universitário de Caxias do Sul | pt_BR |
