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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Título : Aplicação de redes neurais para predição de preços de ações
metadata.dc.creator: Langer, Alessandro Henrique
metadata.dc.contributor.advisor1: Hölbig, Carlos Amaral
metadata.dc.description.resumo: Este trabalho desenvolveu um modelo LSTM para prever os preços das ações da Apple (AAPL) utilizando dados históricos e indicadores técnicos. Foram incorporadas informações como preços de fechamento, volume, RSI, MACD, P/E, EPS, além de índices de volatilidade e força do dólar (VIX e DXY). O modelo foi treinado com dados normalizados e estruturados em janelas de 120 dias, atingindo uma precisão de 75,63% na previsão da direção dos preços das ações. A abordagem demonstrou que a LSTM pode capturar padrões complexos em séries temporais financeiras, oferecendo uma ferramenta robusta para suporte na tomada de decisões de investimento.
Resumen : This work developed an LSTM model to predict Apple (AAPL) stock prices using historical data and technical indicators. Information such as closing prices, volume, RSI, MACD, P/E, EPS, as well as volatility and dollar strength indices (VIX and DXY) were incorporated. The model was trained with normalized and structured data in 120-day windows, achieving an accuracy of 75.63% in predicting the direction of stock prices. The approach demonstrated that LSTM can capture complex patterns in financial time series, offering a robust tool to support investment decision making.
Palabras clave : LSTM
Predição de preços de ações
Machine Learning
Séries temporais
Investimentos
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editorial : Universidade de Passo Fundo
metadata.dc.publisher.initials: UPF
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEG
Citación : LANGER, Alessandro Henrique. Aplicação de redes neurais para predição de preços de ações. 2024. 14 f. Artigo de Conclusão de Curso (Bacharel em Computação). Curso de Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2014.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI : http://repositorio.upf.br/handle/riupf/2792
Fecha de publicación : 2-jul-2024
Aparece en las colecciones: ICEG - Curso de Ciência da Computação - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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