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dc.creatorKuinchtner, Daniela-
dc.date.accessioned2019-02-18T13:03:42Z-
dc.date.available2019-02-18-
dc.date.available2019-02-18T13:03:42Z-
dc.date.issued2018-12-03-
dc.identifier.citationKUINCHTNER, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.upf.br/handle/riupf/1592-
dc.description.abstractStock 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Fernanda Ferronato (fernandaf@upf.br) on 2019-02-18T13:03:42Z No. of bitstreams: 1 PF2018Daniela Kuinchtner.pdf: 486406 bytes, checksum: 4bbfbdd272dbeda28eb57b3d182d18b3 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-02-18T13:03:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PF2018Daniela Kuinchtner.pdf: 486406 bytes, checksum: 4bbfbdd272dbeda28eb57b3d182d18b3 (MD5) Previous issue date: 2018-12-03en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade de Passo Fundopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectMercado financeiropt_BR
dc.subjectAçõespt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectHidden Markov Modelpt_BR
dc.titlePredição do mercado de ações usando Hidden Markov Modelpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Madalozzo, Guilherme Afonso-
dc.description.resumoOs 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEGpt_BR
dc.publisher.initialsUPFpt_BR
Appears in Collections:ICEG - Curso de Ciência da Computação - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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