Uso de redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais financeiras
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
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Universidade Federal de Minas Gerais
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2019-08-13T08:44:19Z2025-09-09T00:54:34Z2019-08-13T08:44:19Z2017-02-24https://hdl.handle.net/1843/ESBF-AM2NTSUniversidade Federal de Minas GeraisAnálise TécnicaAprendizado de MáquinaMercado de AçõesRedes Neurais RecorrentesLong Short-Term MemoryRedes neurais (Computação)ComputaçãoAprendizado de máquinaPrevisão do mercado de açõesUso de redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais financeirasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisDavid Michel Quirino Nelsoninfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGAdriano César Machado PereiraAdriano Alonso VelosoCristiano Arbex ValleFelipe Dias PaivaPrever variações de preço em bolsas de valores é um grande desafio devido ao fato que este é um ambiente imensamente complexo, caótico e dinâmico. Existem diversos estudos de variadas áreas buscando encarar tal desafio, e abordagens baseadas em Aprendizado de Máquina são o foco de muitos deles. Existem vários exemplos em que algoritmos de Aprendizado de Máquina foram capazes de alcançar resultados satisfatórios quando realizando tal tipo de previsão. Este trabalho estuda a aplicação de redes Long Short-Term Memory nesse problema, de previsão de tendências de preços de ações e com base no histórico de preços juntamente com indicadores de análise técnica.UFMGORIGINALdavidmichaelquirinonelson.pdfapplication/pdf1646962https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/5515ca67-7acf-44f8-bcc0-27bb95af1d8e/download1caa7038606c88acb49139e44094589bMD51trueAnonymousREADTEXTdavidmichaelquirinonelson.pdf.txttext/plain83196https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/1d117bbd-0baa-4c45-9459-d8ddbeef1fa7/downloadb2d117c60beec1ec8261e73964e520bcMD52falseAnonymousREADTHUMBNAILdavidmichaelquirinonelson.pdf.jpgdavidmichaelquirinonelson.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2359https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/80829c2a-37ea-4737-ab43-2b0934d80f32/download358882f2e94e412e788877388e4967e9MD53falseAnonymousREAD1843/ESBF-AM2NTS2025-09-09 15:13:47.676open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-AM2NTShttps://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-09T18:13:47Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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