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TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Sócio-Econômico. Economia.Neste trabalho utilizou-se a técnica computacional das redes neurais artificiais para previsão
de séries temporais do mercado acionário. Os dados selecionados como inputs foram os
preços de fechamento diário da ação da Petrobras (PETR4), e o índice da bolsa de valores
brasileira, o IBOVESPA. Também se utilizaram indicadores técnicos como inputs, estimados
a partir do IBOVESPA e dos preços de fechamento da PETR4, para tornar a rede neural mais
eficiente. Os dados alvos do modelo foram os preços de fechamento diários da PETR4. O
modelo de Rede Neural Artificial desenvolvido mostrou-se eficiente ao indicar as tendências
de curtíssimo prazo com alto grau de exatidão de até 20 dias. O período compreendido da
análise foi de janeiro de 1999 a maio de 2010. O principal objetivo do estudo foi verificar se
as redes neurais artificiais, com sua habilidade de aprendizado, são capazes de prever o preço
futuro de fechamento da ação da empresa escolhida. A análise compreende a comparação
entre a previsão e o preço de fechamento efetivo dentro do período estudado. Ao fim do
trabalho conclui-se que as redes neurais artificiais utilizadas para previsão de mercado
acionário são capazes de mostrar resultados muito próximos da realidade, e que essa
metodologia pode ser utilizada por investidores individuais e coletivos para aumentar os
lucros na compra e venda de ações no curto prazo. O poder de previsão alcançado foi de 20
dias futuros
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