Navegando por Autor "Lima, Arthur Diego de Lira"
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TCC Análise de estratégias de trading utilizando técnicas de processamento digital de sinais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-11-27) Silva, Felipe Oliveira Lins e; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; Arthur Diego de Lira Lima; Silveira Júnior, Luiz Gonzaga de Queiroz; Amorim, Fernando José Oliveira de; Lima, Arthur Diego de LiraOs mercados financeiros são essenciais nas sociedades modernas, por possibilitar a negociação de ativos de maneira rápida e a baixo custo de transação. Um dos principais players desses mercados são os traders, agentes que assumem risco e provém liquidez aos ativos negociados. Esses agentes buscam a obtenção de lucro a partir da identificação de ineficiências no mercado. Tradicionalmente, as ferramentas empregadas na prospecção desses fenômenos de mercado são oriundas da análise gráfica. Entretanto, esta abordagem inviabiliza a aplicação de uma metodologia sistemática para validação. Como alternativa, surgem as ferramentas advindas da teoria de processamento digital de sinais e que exploram características estatísticas da série temporal financeira, as quais proporcionam a aplicação de metodologias objetivas de validação de desempenho. Um dos indicadores de tendência mais sofisticados apresentado na literatura, a média móvel adaptativa de Kaufman (KAMA), é baseado na teoria de filtros adaptativos. Nesta pesquisa, o desempenho do indicador KAMA foi comparado ao de indicadores de tendência tradicionais. O benchmark foi feito utilizando métricas padrão da indústria financeira e ativos representativos de diversos setores do mercado. Os resultados obtidos indicam que o filtro KAMA apresenta melhores resultados em situações em que o ativo possui volatilidade suave e sem “surtos”. Neste cenário, uma das estratégias que utilizou o filtro KAMA alcançou um índice Sharpe de 1, 48 para o ativo S&P 500. Por outro lado, as mesmas estratégias utilizando os indicadores tradicionais atingiram um índice Sharpe entre 0, 97 e 1, 25. Além disso, os resultados sugerem que a volatilidade pode ser interpretada como uma medida para o processamento de novas informações pelo mercado – o que justificaria os “surtos de volatilidade”.Dissertação Arquiteturas eficientes para sensoriamento espectral e classificação automática de modulações usando características cicloestacionárias(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2014-06-28) Lima, Arthur Diego de Lira; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; ; http://lattes.cnpq.br/4139452169580807; ; http://lattes.cnpq.br/6332490741906316; Martins, Allan de Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; ; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349; Gurjão, Edmar Candeia; ; http://lattes.cnpq.br/9200464668550566O aumento da demanda por sistemas de comunicação sem fio de alto desempenho tem evidenciado a ineficiência do atual modelo de alocação fixa do espectro de rádio. Nesse contexto, o rádio cognitivo surge como uma alternativa mais eficiente, ao proporcionar o acesso oportunista ao espectro, com a maior largura de banda possível. Para garantir esses requisitos, é necessário que o transmissor identifique as oportunidades de transmissão e que o receptor reconheça os parâmetros definidos para o sinal de comunicação. As técnicas que utilizam a análise cicloestacionária podem ser aplicadas tanto em problemas de sensoriamento espectral, quanto na classificação de modulações, mesmo em ambientes de baixa relação sinal-ruído (SNR). Entretanto, apesar da robustez, uma das principais desvantagens da cicloestacionariedade está no elevado custo computacional para o cálculo das suas funções. Este trabalho propõe arquiteturas eficientes de obtenção de características cicloestacionárias para serem empregadas no sensoriamento espectral e na classificação automática de modulações (AMC). No contexto do sensoriamento espectral, um algoritmo paralelizado para extrair as características cicloestacionárias de sinais de comunicação é apresentado. O desempenho da paralelização desse extrator de características é avaliado através das métricas de speedup e eficiência paralela. A arquitetura de sensoriamento espectral é analisada para diversas configurações de probabilidades de falso alarme, níveis de SNR e tempo de observação das modulações BPSK e QPSK. No contexto da AMC, o perfil-alfa reduzido é proposto como uma assinatura cicloestacionária calculada para um conjunto reduzido de frequência cíclicas. Essa assinatura é validada por meio de uma arquitetura de classificação baseada no casamento de padrões. A arquitetura para AMC é investigada para as taxas de acerto obtidas para as modulações AM, BPSK, QPSK, MSK e FSK, considerando diversos cenários de tempo de observação e níveis de SNR. Os resultados numéricos de desempenho obtidos neste trabalho demonstram a eficiência das arquiteturas propostasArtigo Parallel Cyclostationarity-Exploiting Algorithm for Energy-Efficient Spectrum Sensing(2014-02) Lima, Arthur Diego de Lira; Barros, Carlos Avelino de; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; Souza, Samuel Xavier de; Valderrama, Carlos Alberto