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dc.contributor.advisorOmar, Nizam
dc.contributor.authorMarretti, Roberto Bruno Lemes
dc.date.accessioned2020-04-23T17:23:29Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:59Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:59Z
dc.date.issued2019-08-20
dc.identifier.citationMARETTI, Roberto Bruno Lemes. Simulação de negociações em instrumentos do índice IBOVESPA utilizando machine learning. 2019. 95 f. Dissertação (mestrado em Ciências e Aplicações Geoespaciais) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019.
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24511
dc.description.abstractA previsão e compreensão do mercado de capitais é uma tarefa naturalmente desa fiadora devido a complexidade e abrangência de variáveis do mercado financeiro. Analistas e investidores utilizam sistemas de software com finalidade de ajuda-los na tomada de decisão operacional e estratégica na negociação de instrumentos financeiros com o auxílio da análise técnica, análise fundamentalista e de modelos matemáticos que permitem especi ficar parâmetros, períodos e regras, possibilitando observar o comportamento de estratégias de negociação, baseando-se em dados de instrumentos fi nanceiros como o histórico de atuação de preço, volume, volatilidade, etc. Estudos recentes sugerem a utilização de técnicas de inteligência arti ficial aliado aos estudos da análise técnica, fundamentalista e de modelos estatísticos para classi ficar e identifi car instrumentos financeiros com potenciais oportunidades investimento. Neste aspecto, o presente trabalho tem por objetivo realizar a implementa ação de métodos de aprendizado de máquina e inferência de resultados em ações do índice IBOVESPA do mercado de ações brasileiro com o uso de dados obtidos da B3. Os resultados obtidos demonstram que a utilização e combinação de diferentes heurísticas computacionais fornecem resultados confiáveis, enfatizando a aplicabilidade de técnicas de inteligência arti ficial sobre as hipóteses de investimentos tradicionais.
dc.description.abstractThe prediction and understanding of the capital market is a naturally challenging task due to the complexity and breadth of nancial market variables. Analysts and investors use software systems to assist them in making strategic and operational decisions in the trading of nancial instruments with the help of technical analysis, fundamental analysis and mathematical models that allow the speci cation of parameters, periods and rules, making it possible to observe the behavior of trading strategies, based on data from the nancials instruments such as the historical uctuation of price, volume, volatility, etc. Recent studies suggest the use of arti cial intelligence techniques combined with studies of technical analysis, fundamentalist and statistical models to classify and identify nancial instruments with potential investment opportunities. In this aspect, the objective of this work is to implement machine learning methods and inference of results in shares of the IBOVESPA index of the Brazilian stock market with the use of data obtained from B3. The results show that the use and combination of di erent computational heuristics provides reliable results, emphasizing the applicability of arti cial intelligence techniques to traditional investment hypotheses.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectbolsa de valores
dc.subjectmercado de capitais
dc.subjectinteligência artificial
dc.subjectaprendizado de máquina
dc.subjectanálise técnica
dc.titleSimulação de negociações em instrumentos do índice IBOVESPA utilizando machine learning
dc.typeDissertação
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0625674832070048
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2067336430076971
dc.keywordsstock market
dc.keywordscapital market
dc.keywordsartificial Intelligence
dc.keywordsmachine learning
dc.keywordstechnical analysis
local.contributor.board1Hadad Júnior, Eli
local.contributor.board2Castro, Paulo André Lima de
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)
local.publisher.initialsUPM
local.publisher.programCiências e Aplicações Geoespaciais


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