X hits on this document

PDF document

Previsão do Mercado de Ações Brasileiro utilizando Redes Neurais - page 3 / 21

46 views

0 shares

0 downloads

0 comments

3 / 21

CBPF–NT– 002/2008

1. Introdução

Nos dias atuais o desenvolvimento da computação e outras técnicas avançadas têm proporcionado uma melhor compreensão de sistemas denominados sistemas complexos e não lineares. Estes sistemas se caracterizam por apresentar um comportamento não linear onde vários fatores, de diferente natureza, influenciam a evolução no tempo (ou série temporal) do mesmo. Recentemente o surgimento de novas técnicas computacionais tem proporcionado um acompanhamento on-line da estrutura destes sistemas, fornecendo dados experimentais suficientes que tem levado a um melhor entendimento de seu comportamento. Neste sentido as Redes Neurais Artificiais (RNAs) têm encontrado aplicação no estudo e previsão de séries temporais complexas, como por exemplo, clima, transmissão de energia elétrica, séries financeiras, etc. Recentemente, as RNAs começaram a serem usadas na previsão de séries financeiras, como por exemplo, previsão do dólar, balança comercial, mercado de ações e outros. Dentre estes estudos podemos citar em particular o uso de RNAs para prever o mercado de ações e derivativos. Estes mercados têm se desenvolvido muito ultimamente atraindo a atenção de muitos pesquisadores e aplicações bem sucedidas das RNAs e previsões de séries temporais financeiras podem ser encontrados em [CHAK] e também [TANG] entre outros.

Com relação ao mercado de ações, métodos estatísticos foram uma alternativa inicial para se entender e prever os mesmos, porém atualmente as RNAs fazem um grande diferencial no estudo dos mesmos. O que torna as Redes Neurais tão atraentes no estudo de séries financeiras (assim como outros sistemas não lineares) é o fato delas acompanharem mudanças contínuas e bruscas destes sistemas que não podem ser descritas por um modelo matemático pré-definido. Estudos têm mostrado que as RNAs são capazes de acompanhar e seguir estas mudanças extremamente não lineares e imprevisíveis mostrando resultados surpreendentes [DAVI]. Tudo isto tem provocado nos últimos anos o aumento no número de teses e estudos que tentam usar RNAs para prever séries temporais de mercados financeiros.

3

Document info
Document views46
Page views46
Page last viewedThu Dec 01 13:21:54 UTC 2016
Pages21
Paragraphs382
Words4066

Comments