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Tipo do documento: Dissertação
Título: Sistema automático de negociação para a bolsa de valores utilizando redes neurais multilayer perceptron e regressão linear
Autor: Tavares, José Torquato Sampaio 
Primeiro orientador: Rodrigues, Carlos Alberto
Resumo: Prever o comportamento do mercado financeiro sempre atraiu o interesse dos investidores. A negociação manual traz uma série de dificuldades para os investidores, por isso, é cada vez mais comum o uso de sistemas automáticos de negociação. Este trabalho utilizou redes neurais MLP para tentar prever o mercado financeiro. Duas formas de treinamento foram utilizadas pelas redes neurais: uma baseada no indicador Linear Regression Slope e a outra baseada no preço de fechamento do índice no dia seguinte. Foi construído um sistema de negociação com mecanismos de stop loss, take profit e gerenciamento de dinheiro, utilizando a estratégia Percentil Volatility. Foi utilizado o índice BOVA11 para negociação em contas demo de uma corretora financeira. O sistema baseou-se nas previsões das redes neurais treinadas e selecionadas periodicamente para negociação. O período de negociação utilizado foi de 01/07/2014 a 30/06/2018. A forma de treinamento baseada no preço de fechamento do dia seguinte superou a baseada em regressão linear e a estratégia buy and hold no período analisado.
Abstract: Predicting the behavior of the financial market has always attracted the interest of investors. Manual trading brings a number of difficulties for investors, so it is increasingly common to use automated trading systems. This work used MLP neural networks to try to predict the financial market. Two forms of training were used by the neural networks: one based on the Linear Regression Slope indicator and the other based on the index closing price the next day. A trading system with stop loss, take profit mechanisms and money management was built using the Percent Volatility strategy. The BOVA11 index was used for trading in demo accounts of a financial broker. The system was based on predictions of neural networks trained and selected periodically for trading. The trading period applied was from 07/01/2014 to 06/30/2018. Neural networks trained by closing price of the next day outperformed the one based on linear regression slope and the buy and hold strategy in the analyzed period.
Palavras-chave: Sistemas de negociação
Bolsa de valores
Redes neurais multicamadas
Finanças quantitativas
Trading systems
Stock market
Neural networks MLP
Quantitative finance
Área(s) do CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Estadual de Feira de Santana
Sigla da instituição: UEFS
Departamento: DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS
Programa: Mestrado em Computação Aplicada
Citação: TAVARES, José Torquato Sampaio. Sistema automático de negociação para a bolsa de valores utilizando redes neurais multilayer perceptron e regressão linear. 2018. 56 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de Santana, 2018.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/747
Data de defesa: 5-Set-2018
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