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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/5709
Title: | Dovavision: sistema de previsão do valor futuro de um ativo da bolsa de valores |
Other Titles: | Dovavision: system for predicting the future value of a stock exchange asset |
Authors: | AMESCO, João Paulo Sousa |
Advisor: | PUGLIESI, Jaqueline Brigladori |
Other contributor: | PUGLIESI, Jaqueline Brigladori |
type of document: | Artigo científico |
Keywords: | Inteligência artificial;Bolsa de valores;Redes neurais |
Issue Date: | 8-May-2020 |
Publisher: | 109 |
Citation: | DOVAVISION, João Paulo Sousa Amesco. Sistema de previsão do valor futuro de um ativo da bolsa de valores. 2020. Trabalho de Graduação. (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas), Faculdade de Tecnologia " Dr. Thomaz Novelino”, Franca, 2020. |
Abstract: | O sistema Dovavison tem por objetivo facilitar e tornar mais seguro o investimento
na bolsa de valores. Com a utilização de Inteligência Artificial o sistema é capaz de
prever o movimento e estimar o valor de fechamento das ações das empresas no
dia baseado no histórico daquele ativo. A interface foi desenvolvida em React
proporcionando fluidez ao sistema web e utilizando um protocolo de autorização por
tokens denominado OAuth2, que proporciona grande segurança no consumo de
API’s. O backend foi desenvolvido em python com o auxílio dos frameworks Django
e Django REST framework para construção de uma API mais amigável, no qual fica
toda a lógica para o consumo da rede neural, que foi desenvolvida com o framework
Tensorflow2.0, possibilitando a reutilização do modelo em diversas partes do
sistema. Dovavison system aims at facilitating and investing on the stock exchange in a more secure way. With the use of artificial intelligence, the system is able to predict the movement and estimate the closing value of the company’s shares on the day based on the history of that asset. The interface was developed in React, providing fluidity to the web system and using a token authorization protocol called OAuth2, which provides great security in the consumption of API’s. The backend was developed in python with the help of Django and Django REST frameworks to build a more friendly API, in which all the logic for the consumption of the neural network remains, which was developed with the Tensorflow2.0 framework, enabling the reuse model in different parts of the system |
URI: | http://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/5709 |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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