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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32390
Título: | Comparação entre modelos LSTM para a predição do valor das ações da Petrobras |
Título(s) alternativo(s): | Comparison between LSTM models for prediction of Petrobras stocks |
Autor(es): | Fernandes, Murilo Rossato |
Orientador(es): | Pereira Junior, Francisco |
Palavras-chave: | Redes neurais (Computação) Mercado financeiro Ações (Finanças) Neural networks (Computer science) Money market Stocks |
Data do documento: | 9-Set-2022 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Dois Vizinhos |
Citação: | FERNANDES, Murilo Rossato. Comparação entre modelos LSTM para a predição do valor das ações da Petrobras. 2022. Monografia (Especialização em Ciência de Dados) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022. |
Resumo: | As previsões temporais são utilizadas em diversas áreas, mas em uma delas a acurácia do modelo tem um valor agregado financeiramente direto: o mercado de ações. Este estudo compara dois modelos de LSTM para a previsão de valores futuros das ações da Petrobras - um modelo levando em conta apenas a cotação ao longo do tempo (univariável) e outro modelo considerando outras cotações que têm uma correlação forte com a cotação das ações da empresa (modelo multivariável). Os resultados mostraram que o modelo univariável tem um desempenho melhor, levando em consideração a ação e as características selecionadas (cotação do petróleo, taxa Selic, volume de negociação, preço de abertura e fechamento, máxima e mínima do dia). |
Abstract: | Time series predictions are used in several areas, but in one of them the accuracy of the model has a direct financial added value: the stock market. This study compares two LSTM models for predicting future values of Petrobras shares - a model taking into account only the price over time (univariate) and another model considering other quotations that have a strong correlation with the price of Petrobras shares (multivariate model). The results showed that the univariate model has a better performance, taking into account the stock and the selected characteristics (oil price, Selic rate, trading volume, opening and closing price, high and low of the day). |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32390 |
Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados |
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