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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17924
Title: Mercado de ações brasileiro em alta-frequência: Evidências de sua previsibilidade com modelagem morfológica-linear
Authors: ARAÚJO, Ricardo De Andrade
Keywords: Neurônio Artificial. Aprendizagem Baseada em Gradiente Descendente. Mercado de Ações Brasileiro em Alta-Frequência. Previsão de Séries Temporais. Sistema de Apoio a Decisão.; Artificial Neuron. Descent Gradient-based Learning. High-Frequency Brazilian Stock Market. Time Series Prediction. Decision Support System.
Issue Date: 1-Jan-2016
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: Este trabalho apresenta um estudo sobre séries temporais financeiras, em alta-frequência, na tentativa de identificar as características do seu fenômeno gerador e, baseado neste estudo, propor um modelo, composto por uma combinação balanceada entre operadores lineares e operadores não-lineares crescentes e decrescentes, capaz de prever este tipo particular de série temporal. Para o processo de aprendizagem, é proposto um método baseado em gradiente descendente, utilizando ideias do algoritmo de retropropagação do erro (back propagation, BP) e uma abordagem alternativa para superar o problema da não-diferenciabilidade dos operadores não-lineares. Uma análise experimental é conduzida com o modelo proposto, utilizando um conjunto de séries temporais financeiras, em alta-frequência, do mercado de ações Brasileiro: Banco do Brasil SA, Banco Bradesco SA, Brasil Foods SA, BR Malls Participações SA e Companhia Energética Minas Gerais. Nestes experimentos, um conjunto relevante de medidas é utilizado para avaliar o desempenho preditivo do modelo proposto, e os resultados alcançados superam aqueles obtidos utilizando técnicas estatísticas, neurais e híbridas apresentadas na literatura. Também, são realizadas simulações com um sistema de apoio à decisão, baseado em previsão, para compra e venda de ações, tendo em vista demonstrar o desempenho econômico expressivo do modelo proposto no mercado de ações, em alta-frequência.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17924
Appears in Collections:Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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