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dc.creatorZanotto, Eduardo Luiz-
dc.date.accessioned2025-03-21T17:55:11Z-
dc.date.available2025-03-21-
dc.date.available2025-03-21T17:55:11Z-
dc.date.issued2024-12-05-
dc.identifier.citationZANOTTO, Eduardo Luiz. Inteligência artificial e deep learning na previsão de preços de ações e etfs na B3. 2024. 23 f. Artigo de Conclusão de Curso (Bacharel em Computação). Curso de Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.upf.br/handle/riupf/2845-
dc.description.abstractThe number of new investors on the Brazilian stock exchange is growing. People who seek greater profitability, often without knowing how to analyze opportunities and dangers. This study seeks to predict stock prices on the stock exchange using advanced artificial intelligence and data analysis techniques. Aiming to deliver high assertiveness in the operations carried out. For prediction to be possible, the algorithm used was: LSTM, which was trained separately with historical data from five stocks and two ETFs, including: Banco do Brasil, Itau, Vale, Petrobras, Caixa Seguridade, BOVA11 e FIND11.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Franciele Silva (francielesilva@upf.br) on 2025-03-21T17:55:11Z No. of bitstreams: 1 PF2024EduardoLuizZanotto.pdf: 1745128 bytes, checksum: 63f9bea0693f80d4b3dac83470fb258b (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-03-21T17:55:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PF2024EduardoLuizZanotto.pdf: 1745128 bytes, checksum: 63f9bea0693f80d4b3dac83470fb258b (MD5) Previous issue date: 2024-12-05en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade de Passo Fundopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCiências da computaçãopt_BR
dc.subjectB3pt_BR
dc.subjectlstmpt_BR
dc.subjectTemporal seriespt_BR
dc.titleInteligência artificial e deep learning na previsão de preços de ações e etfs na B3pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Holbig, Carlos Amaral-
dc.description.resumocrescente o número de novos investidores na bolsa de valores brasileira. Pessoas que buscam uma rentabilidade maior, muitas vezes sem saber analisar as oportunidades e os perigos. Este estudo busca prever os preços de ações na bolsa de valores utilizando t´técnicas avançadas de inteligência artificial e análise de dados. Visando entregar uma alta assertividade nas operações realizadas. Para a previsão ser possível o algoritmo utilizado foi o LSTM sendo este treinado de forma separada com dados históricos de cinco ações e dois ETFs, dentre elas: Banco do Brasil, Itaú, Vale, Petrobras, Caixa Seguridade BOVA11 e FIND11.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEGpt_BR
dc.publisher.initialsUPFpt_BR
Aparece nas coleções:ICEG - Curso de Ciência da Computação - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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