Indicadores baseados em diferenças de primeira ordem para orientar robôs no mercado FOREX

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorSouza, Leandro Santos Coelho de
dc.contributor.authorBortoli Filho, Mario Antonio
dc.contributor.refereeQuezada, Julian Hermógenes
dc.contributor.refereeJorge, Eduardo Manuel de Freitas
dc.contributor.refereeSuárez, Diego Gervasio Frías
dc.date.accessioned2024-09-30T14:59:05Z
dc.date.available2024-09-30T14:59:05Z
dc.date.issued2015-11-19
dc.description.abstractTécnicas da inteligência artificial têm se estabelecido para previsão de séries temporais em detrimento das técnicas tradicionais econométricas, principalmente nas séries estocásticas e não lineares, como séries financeiras. Dentre as técnicas, destaca-se o uso de redes neurais artificiais (RNAs) para extrapolar e encontrar tendências e padrões em séries temporais. Nesse sentido, acredita-se que extrair dados e informações das séries provenham resultados e previsões melhores ao serem utilizados com RNAs do que a utilização dos dados da própria série. Uma das formas de se extrair informações é através de análises técnicas. Esse trabalho propôs e desenvolveu uma análise técnica a ser aplicada em séries do mercado financeiro FOREX para extração de indicadores que possam ser utilizados para suporte a decisão de operação no mercado através de redes neurais artificiais. Pôde-se observar que o modelo preditivo – composto pelos indicadores, rede neural e robô negociador – obteve taxas de sucesso interessantes em certas configurações da análise e do robô, comprovando a viabilidade da análise criada e dos indicadores extraídos. Os resultados preliminares ainda não permitem chance de ganho real nesse modelo, não obstante, os resultados são encorajadores para a sequência da pesquisa nesse tema, havendo demonstrado a possibilidade de maiores ganhos.
dc.description.abstract2The techniques of artificial intelligence has been established for time series forecasting at the expense of traditional econometric models, especially when the series has stochastic and nolinear behaviour such as financial series. Among the techniques, artificial neural networks (ANN) stands out as a way to extrapolate and to find tendencies and patterns in time series. Accordingly, it is believed that data and information extracted from the series provides better results and predictions when used with ANN than using just the series. Technical analysis is a way in which it is possible to extract data and information from time series. This research proposed and developed a technical analysis to be applied in time series from financial market FOREX, in order to extract indicators that can be used in decision support in the market through the use of neural networks. Given this perspective, a prediction model composed of the technical analysis, neural networks and a negotiator robot was created. The results obtained were compared to a random model and an informed random model. It was observed that the created model provides interesting sucess rates in certain configurations for the the analysis and the robot, proving the feasibility of the analysis and created of the extracted indicators. Preliminary results do not yet permit chance of real monetary gain in this model, however they encourage the continuity of the research in this subject, having demonstrated the possibility of higher gain.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationBORTOLI FILHO, Mario Antonio. Indicadores Baseados em Diferenças de Primeira Ordem para Orientar Robôs no Mercado FOREX. 2015. 78 f. TCC (Graduação) - Curso de Sistemas de Informação, Dcet- I, Universidade do Estado da Bahia- Uneb, Salvador, 2015.
dc.identifier.urihttps://saberaberto.uneb.br/handle/20.500.11896/6344
dc.identifier2.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8827304131283208
dc.language.isopor
dc.publisherUNEB
dc.publisher.programBacharelado em Sistema de Informação
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.rights2Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilen
dc.subject.keywordsAnálise técnica
dc.subject.keywordsFOREX
dc.subject.keywordsRedes neurais artificiais
dc.subject.keywordsPredição
dc.subject.keywordsSéries temporais
dc.titleIndicadores baseados em diferenças de primeira ordem para orientar robôs no mercado FOREX
dc.title.alternativeIndicators Based on Differences in First Order to Guide Robots in FOREX market
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
Indicadores baseados em diferenças_Mario Bortoli Filho.pdf
Tamanho:
1.06 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
462 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar
Coleções
Bacharelado em Sistemas de Informação - DCET1