Relatório de Iniciação Científica
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Relatório de Iniciação Científica Estudo de Generative Adversarial Networks aplicadas ao Mercado Acionário Brasileiro(2022) Rocha, Caio Emmanuel SoaresEste trabalho tem como fim estudar métodos de Machine Learning, mais em espe cífico, a área de Redes Neurais, e reproduzir um trabalho na área, aplicando técnicas de Generative Adversarial Network (GAN) ao mercado financério. O relatório consiste de uma breve revisão bibliográfica sobre o histórico de técnicas para estudar e modelar o valor do preço de ações, a metodologia de coleta e análise de dados e o processo de construção de variáveis e implementação parcial de um modelo mais simples. Por fim, é apresentado o resultado da reprodução do trabalho baseRelatório de Iniciação Científica Market Modeling and Analysis with High Frequency Data(2019) Magalhães, Eduardo FerrariRelatório de Iniciação Científica Aplicação de redes neurais e fatores de prêmio de risco no mercado de ações(2020) Eller, Vitor GrandoEsse estudo busca entender o impacto da combinação de redes neurais e fatores de prêmio de risco na previsibilidade do índice S&P500, e também de compreender a diferença de performance de topologias distintas dentro desse processo. Além disso, elucida as vantagens de se utilizar uma estratégia de retreinamento quando da criação de modelos que lidam com séries temporais, e, principalmente, séries de preços de ativos, mostrando a melhor performance obtida por modelos que utilizam desta técnica. Por fim, discute a viabilidade do uso do modelo de barreira tripla proposto por Lopez de Prado (2018) em seu livro, e a eficácia de um modelo classificador em comparação ao modelo regressor.Relatório de Iniciação Científica Estudo de modelos de Edge Computing utilizando arquitetura em nuvem(2019) Lima, Vinicius Gomes deCom a crescente competição e uso de diferentes canais de vendas, o e-commerce surge como importante estratégia competitiva para vendas aos consumidores. Esse artigo traz traça o perfil dos consumidores brasileiros e suas preferências para consumo, traçando os pontos centrais para entender fatores que aumentas as vendas on-line. Partindo de uma base de dados com informações de vendas de uma série de redes varejistas, são incorporadas informações de lojas físicas e construídas variáveis cruciais para entender a importância de estratégias com omni-channel. Através de análises estatísticas estudando indivíduos ao longo do tempo, chegam-se a informações importantes para entender o que entender as preferências e magnitudes de diferentes fatores do comércio eletrônico, como a importância de lojas físicas próximas ao consumidor, principalmente em determinados segmentos. Os resultados trazem contribuições para planejamentos estratégicos de firmas que atuam via canal on-line, além de abrir caminho para estudos focados no Brasil, dadas as preferências dos consumidores brasileiros estabelecidos.