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Título: Previsão do preço de ações utilizando Long Short Term Memory
Título(s) alternativo(s): Stock price forecast using Long Short Term Memory
Autor(es): COSTA, Jader Artur
Orientador(es): ANDRADE, Kleber de Oliveira
Outro(s) contribuidor(es): FREITAS, Rogério Nunes de
CRUZ, Benedito Aparecido
Tipo documental: Artigo científico
Palavras-chave: Engenharia de software;Inteligência artificial
Data do documento: 10-Jan-2020
Editor: 004
Referência Bibliográfica: COSTA, Jader Artur. Previsão do preço de ações utilizando Long Short Term Memory, 2020. Artigo de graduação (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia de Americana, Americana, 2020
Resumo: Esta trabalho tem por objetivo comparar e analisar o processo de prever o comportamento dos ativos do mercado financeiro através de algoritmos de Inteligencia Artificial baseados no cérebro humano. Est´a em analise o mercado futuro da BMF Bovespa por algoritmos de inteligência artificial em específico Redes Neurais Recorrentes com arquitetura LSTM a fim de prever as oscilações dos índices, câmbio e commodities através de características temporais com o resultado baseado em sequencia de medições relativas cronologicamente. Deste modo, procurou-se apresentar o resultado do método de apresentação por meio de gráficos alcançados na observação da oscilação do índice Bovespa para uma previsão futura da bolsa de valores, exibidos em uma plataforma criada através de serviços em nuvem, tecnologias e linguagens de programação modernas, onde concluiu-se a eficacia do algoritmo de previsão
URI: http://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/4244
Aparece nas coleções:Trabalhos de Conclusão de Curso

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