Relatório de Iniciação Científica
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Relatório de Iniciação Científica Sistema de gerenciamento de baterias de íons de Lítio(2024) Fleider, MaiaEste relatório apresenta uma pesquisa sobre o comportamento de baterias de íons de Lítio e seu sistema de gerenciamento. A investigação visa compreender seu funcionamento e comportamento durante o processo de descarga, além de abordar a funcionalidade de um sistema de gerenciamento a fim de estimar seu estado de carga.Relatório de Iniciação Científica Estudo de Reinforcement Learning para o Mercado Financeiro(2024) Claro, Lucca OliveiraO mercado ações é um ambiente complexo e volátil, por isso, encontrar uma estratégia favorável para analisá-lo é um desafio. Neste artigo serão utilizadas estratégias de fusão entre algoritmos de Reinforcement Learning para uma melhor análise desse mercado, visando maximizar o desempenho. Os algoritmos actor-critic, que serão treinados para a estratégia de fusão, são Advantage Actor Critic, Proximal Policy Optimization e Deep Deterministic Policy Gradient. A partir de um treinamento prévio, as fusões buscam priorizar o algoritmo com melhor estabilidade de acordo com as condições do mercado, com o objetivo de deixar o modelo robusto. As fusões são feitas para alcançar um melhor resultado do que os algoritmos individuais. A comparação entre os modelos é feita pelo Índice de Sharpe. O treinamento do modelo será feito pelas ações do Dow Jones e os indicadores técnicos utilizados são: Moving Average Convergence Divergence, Relative Strength Index, Commodity Channel Index e Average Directional Index.