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Previous issue date: 2006 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O mercado de ações é considerado uma opção de investimento de alto retorno,
dominado pela incerteza e volatilidade. A realização da previsão do movimento deste
mercado não é uma tarefa simples, pois está sujeito a diversos fatores econômicos, políticos e
até mesmo psicológico. Os tradicionais métodos estatísticos e as análises existentes (técnica e
fundamentalista) não se mostram capazes de identificar as relações não-lineares entre as
diversas variáveis que compõem o preço de uma ação e os seus movimentos de alta e baixa,
sendo necessárias o uso de técnicas mais avançadas como Redes Neurais Artificiais.
Redes Neurais Artificiais (RNAs) são uma ferramenta que simulam a habilidade de
aprendizado do cérebro humano. Redes neurais possuem, entre outras, a capacidade de
modelar funções não-lineares em ambientes complexos e com informações com ruídos ou
parciais. Conseqüentemente têm sido cada vez mais utilizadas para realizar previsões,
inclusive no mercado de ações.
Neste trabalho serão desenvolvidos modelos de redes neurais, com o intuito de realizar
previsões de valores presentes e futuros de ações e suas tendências futuras de alta e baixa.
Foram avaliadas diferentes formas de arquitetura, utilizando sempre como base uma rede
direta perceptron multi-camadas (MLP). O estudo foi realizado primeiramente para a previsão
diária e futura da ação preferencial da Petrobras e posteriormente estendido para a previsão de
tendência de um e dois dias futuros deste ativo e do índice da Bolsa de Valores de São Paulo
(Ibovespa).
Os modelos estudados apresentaram um elevado grau de acerto na previsão de
tendências de alta e baixa dos ativos em questão, sendo possível concluir que redes neurais
podem ser utilizadas pelo investidor para auxiliá-lo no gerenciamento de sua carteira de
investimentos
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/5846 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Moura, Felippe Aquino de |
| Contributors | Ramos, Francisco de Sousa |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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