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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Coelho, Igor Machado | - |
Autor(es): dc.contributor | Faria, Cristiane Oliveira de | - |
Autor(es): dc.contributor | Cunha, Luís Felipe Ignácio | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Victor Ferreira Teixeira da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:41:56Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:41:56Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/25787 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/755634 | - |
Descrição: dc.description | Nos mercados financeiros o uso de algoritmos combinados a modelos matemáticos tem se apresentado como um método popular para encontrar padrões e correlações no preço de ativos, permitindo a tomada de decisões sobre quando comprar e vender em uma corretora. Com o advento das criptomoedas como Bitcoin e Ethereum, novas oportunidades foram criadas para aplicar estes modelos, e assim desvendar novas correlações. Por outro lado, novos algoritmos de otimização para busca global chamados de meta-heurísticas tem sido propostos nas últimas décadas, explorando ideias de processos naturais, como a evolução por seleção natural, de forma a resolver rapidamente tais problemas desafiadores. Esse trabalho expande o uso de algoritmos evolutivos em mercados financeiros, proposto por (HIRABAYASHI; ARANHA; IBA, 2009), especificamente para criptomoedas e ativos relacionados. Com a aplicação de BRKGA, é possível descrever um modelo de trade de modo simples, encontrando soluções que melhor se encaixam nas condições de mercado. | - |
Descrição: dc.description | In financial markets, the use of algorithms combined with mathematical models has been a popular method of finding patterns and correlations in asset prices, to make decisions to buy or sell assets on an exchange. With the advent of cryptocurrencies such as Bitcoin and Ethereum, new opportunities were created to apply such models and unveil new correlations. On the other hand, novel global search optimization algorithms called metaheuristics have been developed in past few decades, harnessing ideas from natural processes, such as evolution by natural selection, in order to quickly solve these challenging problems. This work expands the use of evolutionary algorithms in financial markets proposed by (HIRABAYASHI; ARANHA; IBA, 2009), specifically in cryptocurrency related markets. With the application of BRKGA, it is possible to describe a trading model in a simple manner, finding solutions that best fit the market conditions. | - |
Descrição: dc.description | 43 p. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mercado financeiro | - |
Palavras-chave: dc.subject | Criptomoedas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Transferência eletrônica de fundos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mercado financeiro | - |
Palavras-chave: dc.subject | Metaheurística | - |
Palavras-chave: dc.subject | Financial markets | - |
Palavras-chave: dc.subject | Trading | - |
Palavras-chave: dc.subject | Cryptocurrency | - |
Título: dc.title | TradeOptimizer: operando no mercado de criptoativos com BRKGA | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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