Sistemas inteligentes para auxiliar na tomada de decisões em mercado de capitais

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCosta, Heitor Augustus Xavier-
Autor(es): dc.contributorSouza, Sérgio Martins de-
Autor(es): dc.contributorSugano, Joel Yutaba-
Autor(es): dc.contributorOliveira, Humberto César Brandão de-
Autor(es): dc.contributorYabagi Júnior, Tadayuki-
Autor(es): dc.creatorLima, Igor Ribeiro-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:39:15Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:39:15Z-
Data de envio: dc.date.issued2013-04-26-
Data de envio: dc.date.issued2013-04-26-
Data de envio: dc.date.issued2013-
Data de envio: dc.date.issued2012-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/489-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1165623-
Descrição: dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas, área de concentração em Modelagem de Sistemas Biológicos, para obtenção do título de Mestre.-
Descrição: dc.descriptionThe ability of computational intelligence in mapping complex systems has become an attractive tool, because it is applicable in processes related to the behavior of financial market assets. The use of computational intelligence techniques is one of the strategies to predict this behavior by using non-linear systems, since it is influenced by various political and economic factors. The goal is to present a comparative analysis and modeling of computer systems in support of intelligent decision making in capital markets, using two computational intelligence techniques: fuzzy logic and artificial neural networks (ANN). These modeling to help predict market movement of capital and important information for decision making by the investor, enabling greater gain in liquidity in the negotiations. In short, this system provides decision support for investors who wish to track their investments.-
Descrição: dc.descriptionModelagem de Sistemas Biológicos-
Descrição: dc.descriptionA capacidade da inteligência computacional em mapear sistemas complexos tem se tornado uma ferramenta atrativa, por ser aplicável em processos relacionados ao comportamento de ativos de mercados financeiros. A utilização de técnicas de inteligência computacional é uma das estratégias para prever esse comportamento por usar sistemas não lineares, visto que este sofre influências de vários fatores políticos e econômicos. O objetivo é apresentar a modelagem e uma análise comparativa de sistemas computacionais inteligentes no apoio à tomada de decisão em mercado de capitais, utilizando duas técnicas de inteligência computacional: lógica fuzzy e redes neurais artificiais (RNAs). Essas modelagens ajudam a predizer o movimento do mercado de capitais e obter informações importantes para tomada de decisão por parte do investidor, possibilitando maior ganho em liquidez nas negociações. Em suma, esse sistema fornece apoio a decisão aos investidores que desejam acompanhar suas aplicações financeiras.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS-
Publicador: dc.publisherDEG - Programa de Pós-graduação-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherBRASIL-
Palavras-chave: dc.subjectLógica fuzzy-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas inteligentes-
Palavras-chave: dc.subjectMercado de capitais-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise técnica-
Palavras-chave: dc.subjectAtivos financeiros-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência computacional-
Palavras-chave: dc.subjectCapital markets-
Palavras-chave: dc.subjectFuzzy logic-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks-
Palavras-chave: dc.subjectTechnical analysis-
Palavras-chave: dc.subjectIntelligent systems-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ_NÃO_INFORMADO-
Título: dc.titleSistemas inteligentes para auxiliar na tomada de decisões em mercado de capitais-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

Não existem arquivos associados a este item.