@MASTERSTHESIS{ 2018:1675147898,
 	title = {Sistema autom?tico de negocia??o para a bolsa de valores utilizando redes neurais multilayer perceptron e regress?o 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 negocia??o manual traz uma s?rie de dificuldades para os investidores, por isso, ? cada vez mais comum o uso de sistemas autom?ticos de negocia??o. 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 pre?o de fechamento do ?ndice no dia seguinte. Foi constru?do um sistema de negocia??o com mecanismos de stop loss, take profit e gerenciamento de dinheiro, utilizando a estrat?gia Percentil Volatility. Foi utilizado o ?ndice BOVA11 para negocia??o em contas demo de uma corretora financeira. O sistema baseou-se nas previs?es das redes neurais treinadas e selecionadas periodicamente para negocia??o. O per?odo de negocia??o utilizado foi de 01/07/2014 a 30/06/2018. A forma de treinamento baseada no pre?o de fechamento do dia seguinte superou a baseada em regress?o linear e a estrat?gia buy and hold no per?odo analisado.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Mestrado em Computa??o Aplicada},
 	note = {DEPARTAMENTO DE CI?NCIAS EXATAS}
}