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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32558| Title: | Análise do desempenho de regra de negociação via redes neurais artificiais em operações day trade. |
| Other Titles: | Analysis of trading rule performance via artificial neural networks in day trade operations. |
| ???metadata.dc.creator???: | PAIVA, Vinícius Barbosa. SOBRAL, Ana Paula Barbosa. |
| Keywords: | Regra de negociação;Desempenho de regra de negociação;Rede neural artificial profunda;Médias móveis;Operações day trade;Minicontrato futuro do dólar;Trading Rule;Trading rule performance;Deep Artificial Neural Network;Moving Averages;Day trade operations;Mini dollar futures contract |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
| Citation: | PAIVA, Vinícius Barbosa; SOBRAL, Ana Paula Barbosa. Análise do desempenho de regra de negociação via redes neurais artificiais em operações day trade. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 9., 2021. Anais [...]. Caruaru - PE: UNIFAVIP, 2021. ISSN: 2318-9258. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32558 |
| ???metadata.dc.description.resumo???: | Determinar quando comprar ou vender determinado ativo financeiro é um tópico complexo para a maioria dos daytraders. No entanto, visando minimizar esta complexidade, muitos destes têm desenvolvido regras e procedimentos lógicos conhecidos como regras de negociação. As regras de negociação adotam como premissa que os padrões passados nos preços de mercado se repetirão no futuro. Contudo, com auxílio do rápido desenvolvimento da ciência, cada vez mais ferramentas estão sendo desenvolvidas visando aferir a acurácia de uma regra de negociação. Como exemplo, é possível citar estudos nas áreas de aprendizado de máquina, modelos de redes neurais e assim por diante. Este trabalho propõe medir a precisão da regra de negociação conhecida como cruzamento da média móvel. Para esta tarefa, foi proposta a aplicação do modelo de Rede Neural Artificial Profunda (DNN) com base na classificação binária. O ativo financeiro escolhido para a pesquisa foi o Mini Contrato Futuro do Dólar, a partir do segundo semestre de 2019. Para o modelo DNN, foram definidas 22 variáveis. Dentre estas: o preço de fechamento, preço de abertura, máxima do preço e a mínima do preço. Coletados a partir de um robô de negociações, tais variáveis serviram de parâmetros de entrada para a arquitetura DNN proposta. Os resultados finais mostraram que a acurácia encontrada para a regra de negociação de cruzamento de médias móveis, a partir do modelo DNN, apresentou uma baixa porcentagem de predição. |
| Keywords: | Regra de negociação Desempenho de regra de negociação Rede neural artificial profunda Médias móveis Operações day trade Minicontrato futuro do dólar Trading Rule Trading rule performance Deep Artificial Neural Network Moving Averages Day trade operations Mini dollar futures contract |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | Engenharia de Produção. |
| URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32558 |
| Appears in Collections: | Anais do Simpósio de Engenharia de Produção SIMEP |
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| ANÁLISE DO DESEMPENHO DE REGRA DE NEGOCIAÇÃO VIA REDES NEURAIS - ANAIS IX SIMEP ARTIGO 2021.pdf | Análise do desempenho de regra de negociação via redes neurais - Anais IX SIMEP Artigo 2021. | 702.32 kB | Adobe PDF | View/Open |
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