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Título: Dovavision: sistema de previsão do valor futuro de um ativo da bolsa de valores
Título(s) alternativo(s): Dovavision: system for predicting the future value of a stock exchange asset
Autor(es): AMESCO, João Paulo Sousa
Orientador(es): PUGLIESI, Jaqueline Brigladori
Outro(s) contribuidor(es): PUGLIESI, Jaqueline Brigladori
Tipo documental: Artigo científico
Palavras-chave: Inteligência artificial;Bolsa de valores;Redes neurais
Data do documento: 8-Mai-2020
Editor: 109
Referência Bibliográfica: 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.
Resumo: 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
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