Título: Análise Multicritério e Rede Neurais Artificiais para prever ações na bolsa de valores
Autores: Bruno Nicolau M de Souza Conte, Roberto Célio Limão de Oliveira
Resumo: Este artigo apresenta uma abordagem inovadora que combina o método Analytic Hierarchy Process (AHP) com Redes Neurais Artificiais (RNAs) para prever o desempenho de ações na Bolsa de Valores. O AHP é utilizado para atribuir pesos às variáveis relevantes, considerando sua importância relativa, enquanto as redes neurais são empregadas para modelar e prever o comportamento das ações. Ao combinar essas duas técnicas, a precisão das previsões é aprimorada, superando métodos tradicionais como análise fundamentalista e análise técnica. O desempenho da abordagem foi avaliado utilizando dados históricos de empresas listadas na Bolsa de Valores, métricas como o erro médio absoluto (MAE), erro quadrático médio (MSE) e a Raiz do erro quadrático médio (RMSE) foram aplicadas
Palavras-chave: Analytic Hierarchy Process (AHP), Rede Neural Artificial, Petrobras, Bolsa de Valores, Ações
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2023-074
Artigo em pdf: CBIC_2023_paper074.pdf
Arquivo BibTeX: CBIC_2023_074.bib