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Previsão do Mercado de Ações Brasileiro utilizando Redes Neurais - page 20 / 21

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CBPF–NT– 002/2008

6. Conclusões Gerais

Neste trabalho foi estudado o mercado de ações brasileiro através do uso de redes neurais artificiais. Foram criadas e simuladas diferentes configurações de RNAs com o objetivo de tentar prever o indicador mais importante da Bolsa de Valores de São Paulo,

  • o

    Ibovespa. Os resultados obtidos permitiram concluir que:

    • O indicador Ibovespa pode ser previsto com erros médios em torno de 2 %.

    • A técnica de janelamento permitiu otimizar os resultados mostrando-se uma ferramental útil para a previsão. O tamanho de janela igual a cinco produziu os melhores resultados.

    • Apenas uma camada escondida foi suficiente para a previsão do indicador estudado.

    • O erro no treinamento foi igual a 10-3. Este valor foi suficiente para obter previsões razoáveis do indicador estudado.

Por fim destacamos que estudos envolvendo redes neurais artificiais envolvem muito tempo na busca de parâmetros para a rede que melhor representa os resultados almejados. Nós conferimos que estes parâmetros são obtidos através da experimentação conforme um modelo de tentativa e erro. Neste ponto é importante destacar que o Cluster Linux SSolar do CBPF foi fundamental para tais simulações, pois permitiu a otimização do tempo.

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