Redes neurais

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.

Métodos dinâmicos 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 dos mercados 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 enorme volume 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, as observações 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 a