A negociação em mercados de capitais, sempre foi uma área de bastante
interesse por parte de instituições financeiras e investidores individuais, por
possuir um grande leque de possibilidades a serem exploradas. Entretanto, os
limites da capacidade do homem em analisar estratégias de investimento para
avaliar os melhores momentos para comprar e vender ativos em tempo hábil,
aflorou a necessidade do desenvolvimento de sistemas automatizados que
operam em bolsas de valores, comprando e vendendo ativos baseado em
estratégias pré-programadas.
Cada vez mais, a utilização desse tipo de tecnologia vem ganhando os
mercados em todo o mundo, nos Estados Unidos por exemplo, cerca de 70%
das operações já são realizadas por robôs de mercado, enquanto que no brasil,
apenas 10% das operações utilizam esse tipo de tecnologia, ainda assim,
implantadas e desenvolvidas em sua grande maioria, por instituições
estrangeiras.
A abordagem proposta para essa API trata do desenvolvimento de um
algoritmo com conceitos de aprendizado de máquina, para tentar otimizar os
ganhos obtidos em mercados de valores, visando integrar setor de mercados
de capitais com a ciência da computação no sentido de ampliar as
possibilidades.
Dessa forma, a ampliação da oferta e desenvolvimento dessas
tecnologias para o mercado brasileiro são de grande importância para que as
instituições financeiras permaneçam competitivas em um cenário cada vez
mais globalizado.
Porque e como validar e calibrar modelos numéricos?
Aplicação de modelos hidrodinâmicos, de qualidade de água, e ecológicos, unidade 4 do curso de Modelagem da qualidade de água em reservatórios.
Porque e como validar e calibrar modelos numéricos?
Aplicação de modelos hidrodinâmicos, de qualidade de água, e ecológicos, unidade 4 do curso de Modelagem da qualidade de água em reservatórios.
Apresentação sobre Algoritmos Aproximativos, apresentada no 2º semestre de 2014, como um dos requisitos da disciplina de Projeto e Análise de Algoritmos, no Mestrado em Ciência da Computação, pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). Disciplina ministrada pelo professor Dr. Sanderson L. Gonzaga de Oliveira.
Apresentação para o 1º International Symposium on Interactive Game and Simulation.
Data: 29 de novembro de 2010.
Local: Campus Marquês de Paranaguá da PUC-SP.
Tema: Eliminação de Superfícies Escondidas.
Aluno: José Arthur.
O marco lógico resgata princípios da política de planejamento estratégico.
Todo programa necessita de um planejamento que o insira em um plano maior de estado ou de governo. Além de ser também necessário inseri-lo em uma teoria que justifique sua atuação. Mas o principal motivador para o surgimento de programas é o componente político.
Processo de Desenvolvimento de Software - Design de Software, Interface, Arqu...Natanael Simões
Abordagem sobre atividades de design realizadas durante a fase de desenvolvimento no ciclo de vida dos sistemas. Divide-se em Design de Software, Interface, Arquitetura e Algoritmos.
Apresentação de slides do minicurso de Giancarlo Lima da Silva sobre Algoritmos com a linguagem Python, ministrado durante o EPOCA' 2011, no IFRN (Campus Natal-Central)
www.grupoweblovers.org
Conheça, nesta apresentação, as principais funcionalidades e facilidades do Slideshare, rede social que permite que pessoas e empresas compartilhem conteúdos nos formatos ppt ou pdf, além de vídeos e áudios.
Chamada para o segundo grupo do MPT.Br (Melhoria do Processo de Teste Brasile...Murilo Lima
O SOFTEXRECIFE, está realizando uma chamada para formação do 2º grupo para capacitação e avaliação para o nível 1 do MPT.Br (Melhoria do Processo de Teste Brasileiro).
Este projeto conta com o apoio do SEBRAE/PE, através do Programa de Fortalecimento do APL de TI de Pernambuco, que irá subsidiar grande parte dos custos do projeto.
Os passos para as empresas participarem do programa são:
# Preencher o questionário (baixe através do link http://bit.ly/fRJcFs)
# Enviá-lo para Marcos André Gomes marcos@recife.softex.br).
O processo irá selecionar 5 empresas.
Chamada para o Segundo grupo do MPT.Br (Melhoria do Processo de Teste Brasile...Murilo Lima
O SOFTEXRECIFE, está realizando uma chamada para formação do 2º grupo para capacitação e avaliação para o nível 1 do MPT.Br (Melhoria do Processo de Teste Brasileiro).
Este projeto conta com o apoio do SEBRAE/PE, através do Programa de Fortalecimento do APL de TI de Pernambuco, que irá subsidiar grande parte dos custos do projeto.
Os passos para as empresas participarem do programa são:
# Preencher o questionário (baixe através do link http://bit.ly/fRJcFs)
# Enviá-lo para Marcos André Gomes marcos@recife.softex.br).
O processo irá selecionar 5 empresas.
Apresentação sobre Algoritmos Aproximativos, apresentada no 2º semestre de 2014, como um dos requisitos da disciplina de Projeto e Análise de Algoritmos, no Mestrado em Ciência da Computação, pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). Disciplina ministrada pelo professor Dr. Sanderson L. Gonzaga de Oliveira.
Apresentação para o 1º International Symposium on Interactive Game and Simulation.
Data: 29 de novembro de 2010.
Local: Campus Marquês de Paranaguá da PUC-SP.
Tema: Eliminação de Superfícies Escondidas.
Aluno: José Arthur.
O marco lógico resgata princípios da política de planejamento estratégico.
Todo programa necessita de um planejamento que o insira em um plano maior de estado ou de governo. Além de ser também necessário inseri-lo em uma teoria que justifique sua atuação. Mas o principal motivador para o surgimento de programas é o componente político.
Processo de Desenvolvimento de Software - Design de Software, Interface, Arqu...Natanael Simões
Abordagem sobre atividades de design realizadas durante a fase de desenvolvimento no ciclo de vida dos sistemas. Divide-se em Design de Software, Interface, Arquitetura e Algoritmos.
Apresentação de slides do minicurso de Giancarlo Lima da Silva sobre Algoritmos com a linguagem Python, ministrado durante o EPOCA' 2011, no IFRN (Campus Natal-Central)
www.grupoweblovers.org
Conheça, nesta apresentação, as principais funcionalidades e facilidades do Slideshare, rede social que permite que pessoas e empresas compartilhem conteúdos nos formatos ppt ou pdf, além de vídeos e áudios.
Chamada para o segundo grupo do MPT.Br (Melhoria do Processo de Teste Brasile...Murilo Lima
O SOFTEXRECIFE, está realizando uma chamada para formação do 2º grupo para capacitação e avaliação para o nível 1 do MPT.Br (Melhoria do Processo de Teste Brasileiro).
Este projeto conta com o apoio do SEBRAE/PE, através do Programa de Fortalecimento do APL de TI de Pernambuco, que irá subsidiar grande parte dos custos do projeto.
Os passos para as empresas participarem do programa são:
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# Enviá-lo para Marcos André Gomes marcos@recife.softex.br).
O processo irá selecionar 5 empresas.
Chamada para o Segundo grupo do MPT.Br (Melhoria do Processo de Teste Brasile...Murilo Lima
O SOFTEXRECIFE, está realizando uma chamada para formação do 2º grupo para capacitação e avaliação para o nível 1 do MPT.Br (Melhoria do Processo de Teste Brasileiro).
Este projeto conta com o apoio do SEBRAE/PE, através do Programa de Fortalecimento do APL de TI de Pernambuco, que irá subsidiar grande parte dos custos do projeto.
Os passos para as empresas participarem do programa são:
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# Enviá-lo para Marcos André Gomes marcos@recife.softex.br).
O processo irá selecionar 5 empresas.
Machine Learning e Artificial Intelligence para desenvolvedores .NETRenato Haddad
Palestra para desenvolvedores .NET saberem o que é preciso para se trabalhar com Machine Learning e Artificial Intelligence no Visual Studio 2019 / 2022
Somos uma empresa que atua somente no ramo têxtil, porém temos como diferencial a forma de abordagem, pois criamos uma metodologia própria e uma rede de parceiros que complementam os serviços e a abrangência de atendimento.
A contribuição de Pontos de Função para um programa de métricas de software - palestra apresentada na 3a Jornada de Tecnologia do Banco do Brasil Dez/2008
Desenvolvimento de planejamento de vendas em empresa no ramo de serviços fina...Wagner Borges
Projeto desenvolvido em cliente que atua no ramo de vendas de serviços financeiros. A proposta contemplou melhoria no processo de revisão dos planos de curto prazo (short term) para adequar as metas de vendas em 85 canais de vendas externos.
O escopo do projeto contemplou melhoria no processo e desenvolvimento de 6 modelos de previsão para ajustes e ponderação das regras de distribuição de vendas.
Semelhante a Análise e desenvolvimento de algoritmo para operação em bolsa de valores baseado em redes neurais (20)
Geografia das coisas - Internet das coisas com enfoque em localizaçãoRodrigo Ferreira
Apresentação de Geografia das coisas, que é uma sub-área da internet das coisas que foca no desenvolvimento de tecnologias que se utilizam da localização geográfica das pessoas e dos estabelecimentos, dispositivos etc para criar uma interação com o ambiente, o mais interessante possível em cada momento, garantindo também uma melhor experiência e melhor entendimento de cada lugar.
Análise e desenvolvimento de algoritmo para operação em bolsa de valores baseado em redes neurais
1. Análise e desenvolvimento de algoritmo para
operação em bolsa de valores baseado em redes
neurais
Atividades práticas integradoras
Prof. Orientadores:
Bruno Pérez Ferreira / FACE
Adriano C. Machado Pereira / DCC
Rodrigo Otávio Passos Ferreira - 2009052387
Sistemas de informação - UFMG
2. Contextualização
- Análise gráfica.
- Velocidade das informações.
-Fator emocional.
- Nos EUA 70% dos negócios
são realizados por algoritmos e
no brasil nem 10%.
3. Contextualização
- Padrões de indicadores gráficos
- Grande quantidade de indicadores
e papéis com diferentes
comportamentos.
- Reconhecimento de padrões.
- Treinamento com séries de dados
históricas.
4. Objetivos
Desenvolver uma estratégia automatizada de negociação em bolsa de
valores utilizando um algoritmo baseado em redes neurais, utilizando sinais de
entrada baseados em indicadores tradicionalmente utilizados na análise
gráfica, e avaliar seu desempenho através da realização de backtests com
dados históricos da bolsa brasileira - Bovespa.
5. Estratégia proposta
A estrategia de investimento proposta é baseada em uma rede neural em que os valores da camada
de entrada, são derivados a partir de valores de dois indicadores técnicos, Indice de força relativa
(RSI) e Money Flow Index (MFI).
6. Estratégia Proposta
A forma de utilizar esses indicadores como entradas da rede neural, foi definida de forma a
considerar a diferença entre seu valor atual e o valor referência (RSI 30-70 e MFI 20-80) nos seus
últimos 3 períodos da série temporal. de forma normalizada (valores de entrada entre 0.0 e 1.0).
7. Estratégia proposta
O valor de saída da rede proposta, foi
chamado de coeficiente, e o valor deste
irá determinar se é um bom momento de
compra ou de venda.
Os valores dos coeficientes foram determi-
nados de forma computacional, dentro
do processo de treinamento da rede
avaliando quais faixas de valores resultavam
em melhores resultados.
8. Treinamento da rede
Para treinar a rede, foi utilizado um método iterativo que é um recurso da própria plataforma utilizada
para implementar e avaliar os resultados, que possibilita a iteração dos valores dos pesos de cada
entrada dentro da faixa de 0.0 a 1.0 com passo 0.01; Foi utilizado um recurso da plataforma
(Metatrader) que utiliza um algoritmo genético para acelerar a otimização dos parâmetros (pesos de
entrada da rede).
Na plataforma, foi avaliado os resultados obtidos
na simulação para toda a faixa de valores de
peso possíveis para cada um dos pesos de
entrada da rede, afim de avaliar os melhores
resultados.
9. Metodologia
Após o treinamento e definição dos melhores parâmetros da rede, foi realizado um teste pra frente
(forward) para avaliar não apenas qual seria o desempenho do algoritmo, como tentar identificar qual
o “prazo de validade” de um treinamento realizado, afim de otimizar novamente a rede para que ela
aprenda com o novo cenário construído pelo tempo.
Os testes foram realizados utilizando os dados históricos reais da Bovespa, Foi avaliado
utilizando o papel BOVA11 (ETF Bovespa) afim de avaliar os melhores tempos gráficos e perídos de
testes a serem utilizados. Foram utilizadas apenas operações de compra para a execução dos testes,
utilizando um capital fictício de R$ 100.000,00 e um valor de taxas (corretagem) de R$ 10,00 a cada
operação realizada
12. Conclusões
Os dados apresentados na execução da estratégia proposta, permitiram verificar, ainda que de uma
forma não muito aprofundada, a possibilidade de se explorar técnicas de aprendizado de máquina no
desenvolvimento de algoritmos especializados para operação no mercado de ações.
A implementação da estratégia apresentada, conseguiu na maioria dos casos obter uma performance
melhor que a variação de mercado do ativo selecionado. Dentro da análise dos dados levantados,
podemos ainda considerar alguns pontos interessantes, como por exemplo a observação de uma
melhor adequação dos treinos e execução de estratégias baseados em análise gráfica, em períodos
gráficos mais longos, permitem uma melhor associação entre melhor treino, e treino que implica no
melhor teste.
Como trabalhos futuros, sugere-se o aprimoramento da estratégia proposta incluindo filtros de
horários e datas para teste e treino, também a avaliação dos resultados em outros ativos com maior
volatilidade, mas tomando o cuidado de observar se no período selecionado não ocorreram eventos
que possam distorcer os valores dos papéis como desdobramentos e agrupamentos.