Preditor de alto desempenho para retornos de ações baseado em redes neurais sem peso.

Description

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
tese_4982_.pdf: 796586 bytes, checksum: 94cd243fe7bce4430684cdf530b0ef91 (MD5)
Previous issue date: 2011-08-30 / Este trabalho apresenta um novo preditor de séries temporais baseado em rede neural sem peso que utiliza Virtual Generalized Random Access Memory para predizer retorno futuro de ações. Esse novo preditor foi avaliado na predição de retornos futuros semanais de 46 ações de mercado de ações brasileiro. Os resultados mostram que preditores neurais sem peso podem produzir predições de retornos com os mesmo níveis de erros e propriedades de um preditor neural autoregressivo, entretando, 5.000 vezes mais rápido.

Links & Downloads

1. ALMEIDA, A. G. C., Preditor de alto desempenho para retornos de ações baseado em redes neurais sem peso.
2. http://repositorio.ufes.br/handle/10/4249

Tags

preditor

rede neural sem peso

mercado de ações brasileiro

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4249
Date	30 August 2011
Creators	ALMEIDA, A. G. C.
Contributors	Freitas, F. D., BADUE, Claudine, FRANCA, F. M. G., DE SOUZA, A. F.
Publisher	Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR
Source Sets	IBICT Brazilian ETDs
Detected Language	Portuguese
Type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format	text
Source	reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rights	info:eu-repo/semantics/openAccess