APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS DE INTERVALO À PREVISÃO E TRADING DE SÉRIES FINANCEIRAS

Esta dissertação apresenta uma proposta de arquitetura de redes neurais de intervalos para previsão de séries financeiras. O desempenho desta arquitetura é analisado através de testes de previsão para algumas séries de mercado. Como contribuição adicional é apresentado um algoritmo de trading automático. Este algoritmo é avaliado aplicando-o à séries de mercado, para mensuração de lucros percentuais. Por fim, dados de previsão, obtidos pela rede proposta, são utilizadas para a otimização do trading.This text presents a new Neural network architeture to be employed in the forecast of financial series. The architecture´s performance is evaluated through benchmarks, using data from financial series. As an additional contribution, an automatic trading algorithm, which is also evaluated through benchmarks, is presented. Finally, forecast data, obtained with the proposed NN architecture, is used to improve the trading algorithm´s performance