Estudo de Generative Adversarial Networks aplicadas ao Mercado Acionário Brasileiro

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Orientador
Silva, Raul Ikeda Gomes da
Co-orientadores
Tipo de documento
Relatório de Iniciação Científica
Data
2022
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Projetos de Pesquisa
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Fascículo
Resumo
Este 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 base

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Idioma
Português
Notas
Membros da banca
Área do Conhecimento CNPQ
Ciências Sociais Aplicadas
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