Redes neurais

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  • Publicado : 24 de abril de 2011
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Por volta dos anos 80, a área financeira sofreu uma revolução tecnológica que resultou no relacionamento dos mercados globais e intensificou a necessidade de uma perspectiva global de negociação.

A tendência em torno da globalização interconectando os mercados resultou da convergência de dois fatores principais: o avanço das telecomunicações e das tecnologias computacionais.

Métodosdinâmicos analíticos adaptativos, capazes de determinar padrões e relacionamentos nos dados globais do mercado, mostram-se importantes na identificação das oportunidades mercantis.

Uma metodologia alternativa beneficia-se do uso da tecnologia da inteligência artificial e várias outras ferramentas computacionais apropriadas. Através destas técnicas, relacionamentos não lineares e padrões complexos dosmercados globais podem ser identificados e quantificados. Isto é feito através da captura de informações que reflitam a dinâmica do mercado.

Existem aplicações interessantes de redes neurais encontradas na área de finanças, recursos humanos, marketing, médica, engenharia e muitas outras. Esta tecnologia de informação é baseada no funcionamento do cérebro humano. Ela propõe o uso de um enormevolume de dados disponíveis que, muitas vezes, são pouco ou mal utilizados, transformando-os em informação útil à tomada de decisões.

As Redes Neurais Artificiais são sistemas não lineares que imitam o mecanismo de processamento do cérebro humano. A sua habilidade em formar mapeamentos não lineares tem tornado as RNAs prósperas na modelagem e previsão de sistemas complexos.

Em geral, asobservações do passado são utilizadas para produzir conhecimento a respeito da dinâmica do sistema representado pelo modelo de rede. Desta forma, pode-se prever o comportamento futuro do sistema modelado.

As Redes Neurais Artificiais utilizam o processamento distribuído, onde muitos elementos chamados neurônios ou unidades de processamento comunicam-se através de arestas exibindo um peso associado acada uma destas. Cada uma dessas unidades efetua um certo número de operações e transmite seus resultados às unidades vizinhas. Estas operações consistem na multiplicação do valor de cada entrada pelo respectivo peso associado e na posterior soma para resultar em um valor. Geralmente este valor é passado através de uma função de ativação.

De forma similar ao ser humano, as Redes NeuraisArtificiais são capazes de aprender comportamentos através de exposição de exemplos dos mesmos. Este processo é denominado treinamento da rede. A informação é armazenada na rede e é incorporada à mesma durante a fase de treinamento.

Se os dados podem ser representados numericamente, eles podem ser utilizados como entradas para as Redes Neurais Artificiais. Portanto, as informações técnicas efundamentais relacionadas a um mercado específico podem ser incorporadas como entradas às redes neurais.

Metodologia

Este trabalho propõe a utilização das redes neurais na previsão do comportamento do mercado financeiro para a construção de uma estratégia de compra e venda de ações. A combinação dos indicativos fornecidos pela rede com o histórico de dados permitirá ao investidor tomar decisõesbaseados na probabilidade de ser bem sucedido.

O conjunto de dados que servirá de alimentação para as Redes Neurais Artificiais deverá conter informações que forneçam condições de aprendizado. As variáveis que precisam ser determinadas são:

Parâmetros de saída que permitam a previsão do comportamento do mercado acionário.
Entradas que possuam um relacionamento direto com as saídas desejadas.
Comoo objetivo do problema em questão é a previsão do comportamento do mercado acionário, primeiramente identificou-se as informações a serem previstas: as cotações de fechamento e volumes negociados.

Os parâmetros de entrada tradicionalmente utilizados para a previsão do mercado acionário são as cotações e os volumes negociados passados.

A Rede Neural Artificial é exposta aos dados de...
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