@MASTERSTHESIS{ 2018:1093244423,
 	title = {Sistema automático de negociação para a bolsa de valores utilizando redes neurais multilayer perceptron e regressão linear},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/747",
 	abstract = "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.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Mestrado em Computação Aplicada},
 	note = {DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS}
}