Título: Previsão do Mercado Financeiro com Redes Neurais
Autores: Yasin Mghazli, Ricardo Araujo and Jose Seixas
Resumo:
Diversas classes de modelos têm sido propostas como solução do dilema do passeio aleatório para previsão de séries temporais financeiras. Embora não haja nenhuma prova formal sobre sua previsibilidade, alguns trabalhos argumentam que, na prática, este fenômeno temporal é, de alguma forma, previsível. Portanto, esse trabalho analisa o desempenho de modelos de redes neurais artificiais (multilayer perceptrons, convolutional neural networks, long short- term memory e temporal fusion transformers) como solução do dilema do passeio aleatório no problema de previsão de séries temporais financeiras. Uma análise experimental é conduzida com os modelos investigados utilizando uma série temporal relacionada ao Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA) e os resultados alcançados demonstraram efetividade, em desempenho preditivo, dos modelos investigados.
Palavras-chave:
Redes Neurais, Séries Temporais, Mercado de Ações, Previsão, Dilema do Passeio Aleatório..
Páginas: 7
Código DOI: 10.21528/CBIC2021-160
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