| 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.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/11338/9714 | |
| 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.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 |
| mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
| mtd2-br.program.name | Bacharelado em Ciência da Computação | pt_BR |
| mtd2-br.campus | Campus Universitário de Caxias do Sul | pt_BR |
| local.data.embargo | 2021-12-15 | |
