Publicação: Previsão de preços de ações da bolsa de valores por redes neurais artificiais
Carregando...
Data
2022-12-19
Autores
Orientador
Lotufo, Anna Diva Plascencia 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Engenharia Elétrica - FEIS
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Prever o comportamento do mercado de ações, é uma das grandes questões
abordadas por investidores do mercado. A digitalização e o uso crescente de
diferentes tecnologias para esse fim vem crescendo, acompanhando aumento do
acesso à computadores com poder computacional elevado o suficiente para esse fim.
A substituição do conhecimento e experiência de um investidor por uma previsão
executada por meio de uma máquina, torna o processo mais eficiente e confiável pois
não expõe a previsão à fatores de erro inerentes do ser humano. O uso de redes
neurais artificiais (RNAs) em especial tem sido um tópico de atenção entre os usuários
de tecnologia para previsão no mercado de ações, nos últimos 10 anos se viu uma
crescente do uso desse método. Nesse trabalho se propõe o uso da RNA do tipo MLP
com arquitetura feedfoward e treinamento via backpropagation, onde a série histórica
do ativo BOVA 11 é o escolhido para uma previsão de valor de fechamento do dia
seguinte; foi observado que com a divisão em períodos específicos, com tendências
bem definidas da série, os resultados foram melhores, além da adição de variáveis
para distinguir os dias úteis e dias da semana dos dados de entrada, no final foi obtido
resultados satisfatórios em alguns cenários com taxas de MDA acima de 50%, além
de taxas de MAPE inferiores a 2% para todas as divisões de período da série histórica
nos melhores cenários para cada período.
Resumo (inglês)
Predicting the behavior of the stock market, is one of the biggest questions approached
by the market investors, the digitalization and crescent use of different technologies for
this end has been increasing, accompanying a rise of the access to computers with
sufficient elevated power. The substitution of the investor’s knowledge and experience
by a prediction executed by a machine, makes the process more efficient and reliable,
because it takes off inherent mistake factors of the human being. The use of artificial
neural networks (ANN) specially has been a topic of attention between technology
users, specifically for predictions on the stock market, with a growing use in the last 10
years. On this work its proposed the use of an artificial neural network of the type MLP
with a feedfoward architecture and backpropagation training, where the historic series
is of the BOVA 11 asset is chosen for a prediction of the closing value, it was observed
with the split of the series on intervals of well-defined tendencies, the results got better,
besides the addition of input variables to distinguish between business days and week
days, at the end it was achieved satisfactory results in some scenarios with MDA above
50%., besides a MAPE lower than 2% for all the intervals of historic series on the best
scenarios for each interval.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português
