1. Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
  2. Campus Campina Grande | Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
  3. CURSOS DE GRADUAÇÃO DO CEEI
  4. Curso de Bacharelado em Ciência da Computação
  5. Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação
Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20551
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creator.IDPAZ, R. R. C.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4706261705192017pt_BR
dc.contributor.advisor1GHEYI, Rohit.
dc.contributor.advisor1IDGHEYI, R.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2931270888717344pt_BR
dc.contributor.referee1MELCHER, Elmar Uwe Kurt.
dc.contributor.referee2MASSONI, Tiago Lima.
dc.description.resumoA previsão do valor das ações desempenha um papel importante na definição de uma estratégia de negociação ou na determinação do momento apropriado para comprar ou vender. Na medida que a tecnologia avança, ajuda os analistas a descobrir os indicadores mais rele- vantes para fazer uma melhor suposição. De fato, os investidores estão muito interessados na área de pesquisa de previsão de preço das ações. Para um investimento bom e bem-sucedido, os acionistas desejam saber a situação futura do mercado de ações. Nesta perspectiva, este trabalho propõe uma abordagem de rede neural recorrente (RNN) e Memória de Longo Prazo (LSTM) para prever índices do mercado, que combina recursos aprendidos de diferentes representações dos mesmos dados. O modelo proposto de rede neural é treinado com os preços diário das ações, elementos que incluem valores importantes chamados Aberto, Alto, Baixo e Fechado, em um dataset que possui aproximadamente 55 anos de dados de preços das ações da GE nos Estados Unidos. Os resultados obtidos são promissores, atingindo uma média de erro absoluto de 0.07 ao prever o preço da ação no futuro. Essas informações devem ser muito úteis para serem usados no escritório da bolsa de valores. Palavras-chave - Previsão, Bolsa de Valores, Rede Neural, Tecnologia.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.titleUtilizando um algoritmo LSTM para previsão do preço de uma ação.pt_BR
dc.date.issued2019-11-25
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20551
dc.date.accessioned2021-08-12T19:11:12Z
dc.date.available2021-08-12
dc.date.available2021-08-12T19:11:12Z
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectRede neural recorrentept_BR
dc.subjectBolsa de valorespt_BR
dc.subjectMemória de longo prazopt_BR
dc.subjectAlgoritmo LSTMpt_BR
dc.subjectMercado financeiropt_BR
dc.subjectRedes LSTMpt_BR
dc.subjectRecurrent neural networkpt_BR
dc.subjectStock exchangept_BR
dc.subjectLong-term memorypt_BR
dc.subjectLSTM Algorithmpt_BR
dc.subjectMarket financialpt_BR
dc.subjectLSTM Networkspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorPAZ, Raquel Rufino Costa da.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeUsing an LSTM algorithm to forecast the price of a stock.pt_BR
dc.identifier.citationPAZ, Raquel Rufino Costa da. Utilizando um algoritmo LSTM para previsão do preço de uma ação. 2019. 12f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo) – Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2019. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20551pt_BR
Appears in Collections:Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
RAQUEL RUFINO COSTA DA PAZ - TCC CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 2019.pdfRaquel Rufino Costa da Paz - TCC Ciência da Computação 2019.476.18 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.