Aplicação de redes neurais e fatores de prêmio de risco no mercado de ações

Carregando...
Imagem de Miniatura
Orientador
Silva, Raul Ikeda Gomes da
Co-orientadores
Tipo de documento
Relatório de Iniciação Científica
Data
2020
Título da Revista
ISSN da Revista
Título do Volume
Projetos de Pesquisa
Unidades Organizacionais
Fascículo
Resumo
Esse 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.

Titulo de periódico
Título de Livro
Idioma
Português
Notas
Membros da banca
Silva, Raul Ikeda Gomes da
Área do Conhecimento CNPQ
Citação