Modelo de predição de preços de ações utilizando redes neurais artificiais

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dc.contributor.advisorHadad Junior, Eli
dc.contributor.authorSantos, Guilherme Galvão dos
dc.date.accessioned2023-10-23T23:28:18Z
dc.date.available2023-10-23T23:28:18Z
dc.date.issued2022-12-05
dc.description.abstractO mercado de ações é influenciado por diversos fatores, que muitas vezes não podem ser previstos e antecipados, como as expectativas de investidores. Levando em conta essa imprevisibilidade, a presente pesquisa apresenta uma tentativa de prever os preços da ação brasileiras mais negociadas na B3 (Brasil, Bolsa, Balcão), sendo a Petrobrás ON (petr3), utilizando a arquitetura de rede neural artificial Long Short-Term Memory (LSTM). Para o experimento serão utilizados dados diários das ações, presente em todos os pregões da B3, a partir de 2010 e comparados contra um modelo univariado Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA).
dc.description.abstractThe stock market is influenced by several factors, which often cannot be predicted and anticipated, such as investor expectations. Taking this unpredictability into account, this research presents an attempt to predict the prices of the most traded Brazilian shares on the B3 (Brasil, Bolsa, Balcão), being Petrobras ON (petr3), using the architecture of the artificial neural network Long Short-Term Memory (LSTM). For the experiment, daily stock data will be used, present in all B3 trading sessions, from 2010 onwards, and compared against a univariate Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model.
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/33653
dc.languagept_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.subjectLSTM
dc.subjectARIMA
dc.subjectredes neurais artificiais
dc.subjectredes neurais recorrentes
dc.subjectações
dc.subjectLSTM
dc.subjectARIMA
dc.subjectartificial neural networks
dc.subjectrecurrent neural networks
dc.subjectstocks
dc.titleModelo de predição de preços de ações utilizando redes neurais artificiais
dc.typeTCC
local.publisher.departmentCentro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)
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