Previsão do preço de ações utilizando Long Short Term Memory

Abstract

Esta trabalho tem por objetivo comparar e analisar o processo de prever o comportamento dos ativos do mercado financeiro através de algoritmos de Inteligencia Artificial baseados no cérebro humano. Est´a em analise o mercado futuro da BMF Bovespa por algoritmos de inteligência artificial em específico Redes Neurais Recorrentes com arquitetura LSTM a fim de prever as oscilações dos índices, câmbio e commodities através de características temporais com o resultado baseado em sequencia de medições relativas cronologicamente. Deste modo, procurou-se apresentar o resultado do método de apresentação por meio de gráficos alcançados na observação da oscilação do índice Bovespa para uma previsão futura da bolsa de valores, exibidos em uma plataforma criada através de serviços em nuvem, tecnologias e linguagens de programação modernas, onde concluiu-se a eficacia do algoritmo de previsão

This monograph compare and analyze the preview process or behavior of financial market assets through artificial Intelligence algorithms using as trained Neural Networks, which are similar with a human brain. The future market of BMF Bovespa is being analyzed by artificial intelligence algorithms in specific Recurrent Neural Networks with LSTM architecture in order to predict the oscillations of the indices, exchange rates and commodities through temporal characteristics with the result based on a sequence of relative chronological measurements. In this way, we tried to present the result of the presentation method by means of graphs achieved by observing the oscillation of the Bovespa index for a future forecast of the stock exchange, displayed on a platform created through cloud services, technologies and programming languages. where the effectiveness of the forecasting algorithm was concluded.