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Avançada


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Título: APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS DE INTERVALO À PREVISÃO E TRADING DE SÉRIES FINANCEIRAS
Autor: MARCELLO MOREIRA STUCKERT FIALHO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CARLOS EDUARDO PEDREIRA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 9297
Catalogação:  16/11/2006 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9297&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9297&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9297

Resumo:
Esta dissertação apresenta uma proposta de arquitetura de redes neurais de intervalos para previsão de séries financeiras. O desempenho desta arquitetura é analisado através de testes de previsão para algumas séries de mercado. Como contribuição adicional é apresentado um algoritmo de trading automático. Este algoritmo é avaliado aplicando-o à séries de mercado, para mensuração de lucros percentuais. Por fim, dados de previsão, obtidos pela rede proposta, são utilizadas para a otimização do trading.

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