Projeção de preços de ações com redes neurais artificiais multi layer perceptron e long short term memory

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Fantin, Cristiane Orquisa
Orientador(a): Hadad Junior, Eli
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
previsão do preço de ações
long short term memory
Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/40027
Resumo: O objetivo deste trabalho é o de investigar o poder preditivo de modelos de projeção de preços de ações com redes neurais multi layer perceptron e long short term Memory, em ativos negociados em bolsas de valores brasileira, a B3 S.A. A relevância do estudo está na real aplicabilidade dos modelos desenvolvidos sobre os portfólios dos investidores, dando a oportunidade de se anteciparem aos movimentos dos preços do mercado acionário, minimizando suas perdas ou maximizando seus lucros.
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spelling Fantin, Cristiane OrquisaHadad Junior, Eli2025-02-20T12:56:49Z2025-02-20T12:56:49Z2023-03-17O objetivo deste trabalho é o de investigar o poder preditivo de modelos de projeção de preços de ações com redes neurais multi layer perceptron e long short term Memory, em ativos negociados em bolsas de valores brasileira, a B3 S.A. A relevância do estudo está na real aplicabilidade dos modelos desenvolvidos sobre os portfólios dos investidores, dando a oportunidade de se anteciparem aos movimentos dos preços do mercado acionário, minimizando suas perdas ou maximizando seus lucros.CNPQ - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicohttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/40027Universidade Presbiteriana Mackenzieprevisão do preço de açõeslong short term memoryProjeção de preços de ações com redes neurais artificiais multi layer perceptron e long short term memoryinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Digital do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://lattes.cnpq.br/2030318390506756https://orcid.org/0000-0003-2985-9241http://lattes.cnpq.br/2149256129866757Nakamura, Wilson Toshirohttp://lattes.cnpq.br/1327686935533816https://orcid.org/0000-0002-4697-5685Basso, Leonardo Fernando Cruzhttp://lattes.cnpq.br/1866154361601651https://orcid.org/0000-0002-3064-0194Mendonça , Diogo de Princehttp://lattes.cnpq.br/3160691112817642https://orcid.org/0000-0002-4883-2899Ripamonti, Alexandrehttp://lattes.cnpq.br/9872659204445371https://orcid.org/0000-0003-2022-6819multi layer perceptronBrasilCentro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)UPMAdministração de EmpresasCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADASORIGINALCRISTIANE ORQUISA FANTIN_prot.pdfCRISTIANE ORQUISA FANTIN_prot.pdfapplication/pdf1698322https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/86e3971d-19cd-432c-9145-e1de0da14ef1/downloadc993aa34871126aa2727c04462a2db2fMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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