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Combinando sistemas especialistas na previsão de séries temporais financeiras
| dc.contributor.advisor | Adami, André Gustavo | |
| dc.contributor.author | Thiele, Cássio Cristiano | |
| dc.contributor.other | Notari, Daniel Luís | |
| dc.contributor.other | Zin, Roque Alberto | |
| dc.date.accessioned | 2017-01-27T11:26:52Z | |
| dc.date.available | 2017-01-27T11:26:52Z | |
| dc.date.submitted | 2015 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/handle/11338/1445 | |
| dc.description | A projeção do comportamento das ações é de fundamental importância para investidores obterem bons retornos financeiros no mercado acionário. A possibilidade de previsão de valores futuros de uma série temporal financeira está baseada em uma das principais premissas da escola de análise técnica de ações: preços futuros são uma repetição de preços passados. Modelos previsores podem ser criados através de sistemas especialistas, que são sistemas que detém um conhecimento de qualidade especialista sobre um determinado assunto. Este trabalho teve como finalidade criar um modelo previsor, baseado na combinação de sistemas especialistas, para prever a tendência de movimentação do preço de um selecionado de ações. Redes Neurais Artificiais foram utilizadas para implementar os sistemas especialistas. Dados históricos e de indicadores de análise técnica foram utilizados como entrada para as redes neurais. A previsão de tendência, de alta ou de baixa no preço, foi para um horizonte de 1 dia, o próximo dia da série temporal. O sistema previsor final alcançou uma taxa de acerto variando entre 55% e 58% para as 3 ações analisadas. Ao realizar uma simulação de investimento, observou-se que sua utilização possibilitaria a obtenção de lucros de 13% a 24%, no período de 1 ano. Considerando que estas ações tiveram queda de 15% a 30% nesse mesmo período, pode-se dizer que o sistema previsor apresentou um bom desempenho (sic). | pt_BR |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
| dc.title | Combinando sistemas especialistas na previsão de séries temporais financeiras | pt_BR |
| dc.type | Monografia | pt_BR |
| mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
| mtd2-br.program.name | Bacharelado em Ciência da Computação | pt_BR |
