Previsão do preço de ações brasileiras utilizando redes neurais artificiais
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Tipo
Dissertação
Data de publicação
2021-08-06
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Torres, Sérgio
Orientador
Hadad Junior, Eli
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Basso, Leonardo Fernando Cruz
Mendonça, Diogo de Prince
Mendonça, Diogo de Prince
Programa
Administração de Empresas
Resumo
A análise do mercado de ações é influenciada pela tendência de alta e de queda do preço dos ativos em relação a curtos períodos de tempo, muitas vezes em virtude de sentimentos e expectativas de investidores, que podem afetar a movimentação das ações. Uma das possibilidades de maximizar os retornos na previsão de ações é prever o movimento direcional dos ativos em vez de prever os preços. Este artigo analisa o uso de redes neurais artificiais para prever o movimento direcional dos ativos e compara o desempenho de duas arquiteturas de redes neurais: LSTM e GRU. O índice Ibovespa e algumas ações são analisados em diversos horizontes de tempo visando a descoberta de padrões específicos. O desempenho das referidas arquiteturas é muito semelhante entre si: para horizontes de tempo curtos a arquitetura LSTM apresentou melhor precisão, e para horizontes de tempo longos a GRU é mais precisa que a LSTM.
Descrição
Palavras-chave
GRU , LSTM , machine learning , MDA , redes neurais artificiais
Assuntos Scopus
Citação
TORRES, Sérgio. Previsão do preço de ações brasileiras utilizando redes neurais artificiais. 2021. 51 f. Dissertação (Mestrado em Administração de Empresas) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo. 2021.