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

dc.contributor.advisorSilva, Raul Ikeda Gomes da
dc.contributor.authorEller, Vitor Grando
dc.coverage.spatialSão Paulo, SPpt_BR
dc.creatorEller, Vitor Grando
dc.date.accessioned2022-06-30T19:04:41Z
dc.date.available2022-06-30T19:04:41Z
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2020
dc.description.abstractEsse 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3288
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.uriTODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.pt_BR
dc.subjectRedes Neurais, Fator de Prêmio de Risco, LSTM. Precificação de Ativos.pt_BR
dc.titleAplicação de redes neurais e fatores de prêmio de risco no mercado de açõespt_BR
dc.typereport
dspace.entity.typePublication
local.contributor.boardmemberSilva, Raul Ikeda Gomes da
local.typeRelatório de Iniciação Científicapt_BR
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