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4. Estudo de Generative Adversarial Networks aplicadas ao Mercado Acionário Brasileiro

Type:	Relatório de Iniciação Científica
Title:	Estudo de Generative Adversarial Networks aplicadas ao Mercado Acionário Brasileiro
Author:	Rocha, Caio Emmanuel Soares
Advisor:	Silva, Raul Ikeda Gomes da
Publication Date:	2022
Original Abstract:	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
Keywords in original language :	Generative Adversarial Network Aprendizado Profundo Long Short-Term Memory Rede Neural Convolucional Mercado Financeiro
Abstract:	This work is an study on Machine Learning methods, mainly on Neural Network field and reproduce an work which applies Generative Adversarial Network (GAN) techniques in the financial market. This paper consists of a brief review over the literature on the history of techniques to study and model the value of the stock price, the methodology of data collection and analysis, the process of constructing variables and partial implementation of a model in Brazilian market context. Finally, the reproduction of the base work[1] is presented.
Keywords (english terms):	Generative Adversarial Network Deep Learning Long Short-Term Memory Convolutional Neural Network Financial Market
Language:	Português
CNPq Area:	Ciências Sociais Aplicadas
Copyright:	TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM
Appears in Collections:	Relatório de Iniciação Científica

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