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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/4244
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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