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

Nome: Andre Gustavo Coelho de Almeida
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 30/08/2011
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Alberto Ferreira De Souza Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Alberto Ferreira De Souza Orientador
Claudine Santos Badue Gonçalves Examinador Interno
Fábio Daros de Freitas Coorientador
Felipe Maia Galvão França Examinador Externo

Resumo: 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.

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