Navegando por Autor "Morais, Wesley Vitor Silva de"
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TCC Um estudo comparativo entre redes neurais e séries temporais para predições de valores de ações no mercado de fintechs(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-29) Morais, Wesley Vitor Silva de; Gorgônio, Flavius da Luz e; Penha, Roberto Silva da; https://orcid.org/0000-0002-7159-6310; http://lattes.cnpq.br/1009891912662763; https://orcid.org/0000-0002-4926-3990; http://lattes.cnpq.br/7375286161719016; http://lattes.cnpq.br/9743112974224410; Vale, Karliane Medeiros Ovidio; https://orcid.org/0000-0001-9845-8156; http://lattes.cnpq.br/7907570677010860; Silva, Taciano Morais; https://orcid.org/0000-0002-4104-8014; http://lattes.cnpq.br/4420554987782575Prever os preços das ações no mercado financeiro é uma das tarefas mais desafiadoras do aprendizado de maquina, devido a natureza dinâmica, não linear e complexa desses mercados. As fintechs, empresas que integram tecnologia e serviços financeiros, formam um setor em ascensão no mercado, marcado pela inovação, escalabilidade e potencial de altos retornos, mas também acompanhado por elevados riscos de investimento, o que justifica a importância de analisar cuidadosamente o mercado e as estratégias de crescimento dessas empresas antes de investir. Esta pesquisa apresenta um estudo comparativo entre quatro métodos preditivos, a saber, médias móveis, médias móveis com suavização exponencial, ARIMA e redes neurais LMST, na predição de preços de ações de empresas brasileiras do setor de fintechs listadas na bolsa de valores B3. A pesquisa avaliou a precisão na predição do valor da ação para o dia seguinte utilizando o Root Mean Square Error (RMSE) como métrica de desempenho. Os resultados demonstram que o método ARIMA supera os demais em todos os cenários, capturando padrões complexos de mercado e auxiliando investidores na tomada de decisão, independentemente da quantidade de dias anteriores considerada na analise