1. TEDE
  2. Unidade Manaus
  3. Programa de Pós-graduação em Informática
  4. Mestrado em Informática
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dc.creatorSilva Júnior, Antônio Arquelau de Oliveira-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6689033117973724eng
dc.contributor.advisor1Carvalho, Moisés Gomes de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1840067885522796eng
dc.contributor.referee1Salvatierra Júnior, Mário-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7254679644374259eng
dc.contributor.referee2Carvalho, Moisés Gomes de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1840067885522796eng
dc.contributor.referee3Souto, Eduardo James Pereira-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3875301617975895eng
dc.contributor.referee4Giusti, Rafael-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/0613781010575440eng
dc.date.issued2022-02-25-
dc.identifier.citationSILVA JUNIOR. Antônio Arquelau de Oliveira. Análise de estratégias para operação em mercado financeiro. 2022. 90 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2022.eng
dc.identifier.urihttps://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8790-
dc.description.resumoO mercado financeiro de alto risco demonstra ser um mercado muito lucrativo, porém de difícil leitura. Pesquisas foram desenvolvidas propondo estratégias para operar nesse mercado e seus resultados indicaram que determinados métodos são melhores para determinados ativos, sugerindo que para esse problema uma única solução não é eficaz. Por esse motivo, esta proposta apresenta uma análise comparativa entre sete estratégias: cinco deles utilizando aprendizado de máquina, visando apresentar para quais ativos essas estratégias obtém melhores resultados. Os resultados mostram que a maioria das estratégias implementadas apresentaram resultados relevantes para a solução do problema, confirmando a sugestão das pesquisas anteriormente realizadas.eng
dc.description.abstractThe high risk financial market proves to be a very profitable market, but difficult to read. Research has been conducted for creating strategies to operate in the market and its results has shown that specific strategies are good for certain assets, suggesting that for this problem, one solution is not effective. For this proposal, it presents an comparative analysis among seven strategies: five of them using the machine learning, presenting the best strategies for each asset. Results show that most of the strategies presented showed relevant results for a problem, confirming the conclusion of the previously researches.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttps://tede.ufam.edu.br/retrieve/54794/Dissertacao_AntonioArquelauSilvaJunior_PPGI.pdf.jpg*
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal do Amazonaseng
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãoeng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.initialsUFAMeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Informáticaeng
dc.rightsAcesso Aberto-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectRedes neurais (Computação)por
dc.subjectMercado financeiro - Análisepor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: TEORIA DA COMPUTACAO: COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAOeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMATICA: MATEMATICA APLICADA: ANALISE NUMERICAeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: SISTEMAS DE COMPUTACAO: ARQUITETURA DE SISTEMAS DE COMPUTACAOeng
dc.titleAnálise de estratégias para operação em mercado financeiroeng
dc.title.alternativeAnalysis of strategies for operation in the financial marketeng
dc.typeDissertaçãoeng
dc.contributor.referee3orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0003-908Xeng
dc.contributor.referee4orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1288-7126eng
dc.subject.userMercado financeiropor
dc.subject.userAnálisepor
dc.subject.userRedes neuraispor
dc.subject.userMercado de açõespor
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