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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: Predição do mercado de ações usando Hidden Markov Model
metadata.dc.creator: Kuinchtner, Daniela
metadata.dc.contributor.advisor1: Madalozzo, Guilherme Afonso
metadata.dc.description.resumo: Os mercados de ações são sistemas complexos devido a sua nãoestacionariedade, pois os parâmetros estão sempre em constantes mudanças, como condições econômicas e mudanças na política de empresas. Há várias pesquisas para a predição dos valores de ações com técnicas de inteligência artificial e aprendizagem de máquina, como redes neurais artificiais, máquina de vetores de suporte, lógica difusa, reconhecimento de padrões, onde, neste último, o Hidden Markov Model, foco deste trabalho, se encaixa. Por ser um modelo estocástico, onde os eventos são aleatórios, os resultados mostram que o HMM pode ser bem empregado na predição do comportamento das ações com base em seu desempenho histórico.
Abstract: Stock markets are complex systems due its non-stationarity, the parameters are always in constant changes like economic conditions and changes in the politics of companies. There are several researches in predicting the stocks with Artificial Intelligence and Machine Learning techniques, such as Artificial Neural Networks, Support Vector Machine, Fuzzy Logic, Pattern Recognition, which, in the latter, the Hidden Markov Model, focus of this paper, fits. Because it is a stochastic model, where events are random, the results show that HMM can be well used in predicting the behavior of stocks based on their historical performance.
Keywords: Computação
Mercado financeiro
Ações
Inteligência artificial
Hidden Markov Model
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade de Passo Fundo
metadata.dc.publisher.initials: UPF
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEG
Citation: KUINCHTNER, Daniela. Predição do mercado de ações usando Hidden Markov Model. 2018. [20] f. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Ciência da Computação). Curso de Ciência da Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2018.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1592
Issue Date: 3-Dec-2018
Appears in Collections:COMP - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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