Avaliação de redes neurais profundas para a previsão de preço das ações da petrobrás
DOI:
https://doi.org/10.20397/2177-6652/2021.v21i3.1930Palavras-chave:
Palavras-chave, Redes Neurais Artificiais, Predição, Preço de ações, Resultados.Resumo
Resumo
Objetivo do Estudo: Na presente pesquisa investiga-se a acurácia das Redes Neurais Profundas Diretas e Recorrentes (Long Short Term Memory) com o intuito de encontrar o melhor modelo capaz de predizer os preços das ações da Petrobrás na bolsa de valores. Metodologia/Abordagem: realizaram-se uma série de experimentos, com o uso de redes direta e recorrente (LSTM), variando-se uma série de parâmetros de treinamento dessas Redes Neurais Profundas (RNPs), ao final dos experimentos compara-se a acurácia dessas duas arquiteturas de RNPs e selecionam-se os melhores modelos capazes de predizer os preços das ações da Petrobrás na bolsa de valores. Bem como o modelo que apresenta um melhor cenário quanto as oscilações das ações na bolsa de valores.Originalidade/Relevância: Os aspectos de originalidade dessa pesquisa dizem respeito a utilização de RNPs para solução do problema, onde o modelo adequado de predição é obtido por um processo de ajuste gradual dos parâmetros, até que seja encontrado o modelo com melhor acurácia na predição da série temporal. A Proposta é relevante, pois permite predizer alterações dos preços das ações da Petrobrás, visando facilitar a tomada de decisão do investidor com previsões do preço das ações da empresa.Principais Resultados: No geral, os melhores resultados quanto a predição de valores das ações ocorreram nas simulações com rede direta, enquanto a rede LSTM proporcionou um melhor cenário quanto as oscilações das ações na bolsa de valores. A rede direta mostrou-se eficiente por possui um erro menor nas métricas MAPE e RMSE, com 1.47% e 0.0147 respectivamente. No caso da rede LSTM foi possível observar um erro menor nas métricas MAE e MSE, com 0.0159 e 0.0005 respectivamente.
Contribuições teóricas/metodológicas: A pesquisa pode melhor evidenciar a capacidade preditiva modelos de RNPs para fins de estimação adequada de parâmetros , de modelos baseados em inteligência artificial, na tarefa de predição dos preços das ações da Petrobrás.Referências
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