TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEMSilva, Raul Ikeda Gomes daRocha, Caio Emmanuel Soares2023-03-182023-03-182022https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/5400Este 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 base19 p.DigitalPortuguêsGenerative Adversarial NetworkAprendizado ProfundoLong Short-Term MemoryRede Neural ConvolucionalMercado FinanceiroreportGenerative Adversarial NetworkDeep LearningLong Short-Term MemoryConvolutional Neural NetworkFinancial Market