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

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TCC Rafael Bourscheid da Silveira.pdf (483.9Kb)
Data
2021-12-16
Autor
Silveira, Rafael Bourscheid da
Orientador
Webber, Carine Geltrudes
Metadata
Mostrar registro completo
Resumo
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]
URI
https://repositorio.ucs.br/11338/9714
Collections
  • Ciência da Computação - Bacharelado [183]

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