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Defesa de Dissertação de Mestrado - Nº 1.189: "Investigação de Sistemas Híbridos Envolvendo Técnicas de Inteligência Computacional para Operação em Mercado de Moedas (Forex)"

O aluno Rodrigo Fagner Brayner de Brito irá defender seu trabalho no dia 21 de agosto, às 15h, no Anfiteatro do CIn Início: 21/08/2012 às 15:00 Término: 21/08/2012 às 17:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado  Nº 1.189
 
Aluno: Rodrigo Fagner Brayner de Brito
Orientador: Prof. Adriano Lorena Inácio de Oliveira
Título: Investigação de Sistemas Híbridos Envolvendo Técnicas de Inteligência Computacional para Operação em Mercado de Moedas (Forex)
Data: 21/08/2012
Hora/Local: 15:00h - Anfiteatro
Banca Examinadora:
Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti (UFPE / CIn)
Prof. Wellington Pinheiro dos Santos (UFPE / Departamento de Engenharia Biomédica)
Prof. Adriano Lorena Inácio de Oliveira (UFPE / CIn)
 
RESUMO:
 
Muitas são as pesquisas voltadas para previsão de séries temporais de mercados financeiros. Alguns destes trabalhos mostraram que é possível obter resultados satisfatórios, contradizendo a teoria de que os mercados seguem um modelo random walk. Além disso, muitos divulgam apenas resultados não relevantes a especialistas de mercado, tais como medidas de erro de previsão e acertos dos movimentos do mercado, omitindo informações de lucratividade e risco associado. Devido à complexidade de previsão destas séries, técnicas simples de previsão de mercado, tais como o uso de indicadores técnicos com parâmetros padrão, não apresentam resultados lucrativos quando utilizados a partir de regras determinísticas. Este trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de inteligência computacional, tais como o Support Vector Regression (SVR), o Growing Hierarchical Self-Organizing Map (GHSOM) e Algoritmos Genéticos em conjunto com sistemas de operações para aplicação em mercado de moedas (FOREX). Comparações entre diversos modelos são realizadas em diferentes timeframes e estratégias de investimento, com foco nas análises das métricas de lucratividade e risco envolvido.
 
Palavras-chave: Previsão de séries temporais; support vector regression; redes auto-organizáveis; algoritmos genéticos; sistemas de operações; Mercado Forex
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