Predição de tendências em séries financeiras utilizando metaclassificadores
Neste trabalho foi desenvolvido um metaclassificador baseado em métodos de inteligência computacional para prever tendências em séries temporais financeiras. O kernel do metaclassificador foi baseado na ferramenta (Weka). Sete classificadores foram combinados para realizar a metaclassificação. Test...
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Universidade de São Paulo
2021-02-01
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doaj-3f3bc8a6647a48b8a396b43d23ae8cc22021-02-23T15:57:01ZporUniversidade de São PauloEconomia Aplicada1413-80501980-53302021-02-01241Predição de tendências em séries financeiras utilizando metaclassificadoresCarlos Alberto Silva de Assis0Eduardo Gontijo Carrano1Adriano Cesar Machado Pereira2Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas GeraisUniversidade Federal de Minas GeraisUniversidade Federal de Minas Gerais Neste trabalho foi desenvolvido um metaclassificador baseado em métodos de inteligência computacional para prever tendências em séries temporais financeiras. O kernel do metaclassificador foi baseado na ferramenta (Weka). Sete classificadores foram combinados para realizar a metaclassificação. Testes foram realizados com nove ativos da Bolsa de Valores de São Paulo. Os resultados iniciais foram promissores, com boa acurácia na classificação e ganhos de até 100% do valor de capital inicialmente investido no período de um ano. https://www.revistas.usp.br/ecoa/article/view/148159séries financeirasinteligência computacionalmeta-classificador |
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Neste trabalho foi desenvolvido um metaclassificador baseado em métodos de inteligência computacional para prever tendências em séries temporais financeiras. O kernel do metaclassificador foi baseado na ferramenta (Weka). Sete classificadores foram combinados para realizar a metaclassificação. Testes foram realizados com nove ativos da Bolsa de Valores de São Paulo. Os resultados iniciais foram promissores, com boa acurácia na classificação e ganhos de até 100% do valor de capital inicialmente investido no período de um ano.
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