REDES NEURAIS APLICADAS À CLASSIFICAÇÃO DE TENDÊNCIAS DO MERCADO DE TROCA DE DIVISAS

Authors

  • Rodrigo Picinin Boratto Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Presidente Antônio Carlos - UNIPAC/Barbacena
  • Luís Augusto Mattos Mendes Professor Assistente do CEFET-MG - Campus Divinópolis - Curso Técnico de Informática
  • Marcelo Caramuru Pimentel Fraga Professor Assistente do CEFET-MG - Campus Divinópolis - Curso Técnico de Informática
  • Elaine Therezinha Assirati Professora Doutora da FATEC-Tq. Av. Dr. Flávio H. Lemos, 585. Portal Itamaracá, 15900-000 - Taquaritinga - SP

Keywords:

Forex, Inteligência Artificial, Rede Neural, Mercado Internacional de Divisas, Padrão Harmônico

Abstract

Em virtude da dificuldade em se prever o futuro do mercado financeiro e buscando estabelecer padrões comportamentais do mercado Forex é que este artigo busca criar processos para classificação do mercado de troca de divisas utilizando inteligência artificial e redes neurais de forma a reconhecer padrões harmônicos já existentes. Para isso, utilizou-se a ferramenta FANNExplorer com o intuito de treinar as redes neurais e posteriormente efetuar os testes objetivando encontrar padrões harmônicos podendo, a partir daí, prever o comportamento do mercado Forex.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

References

a

Downloads

Published

2009-07-01

How to Cite

BORATTO, R. P.; MENDES, L. A. M.; FRAGA, M. C. P.; ASSIRATI, E. T. REDES NEURAIS APLICADAS À CLASSIFICAÇÃO DE TENDÊNCIAS DO MERCADO DE TROCA DE DIVISAS. Revista Interface Tecnológica, [S. l.], v. 6, n. 1, p. 11–24, 2009. Disponível em: https://revista.fatectq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/33. Acesso em: 28 dec. 2024.

Issue

Vol. 6 No. 1 (2009): Revista Interface Tecnológica

Section

Tecnologia em Gestão Empresarial

License

Os direitos autorais dos artigos publicados pertencem à revista Interface Tecnológica e seguem o padrão Creative Commons (CC BY 4.0), que permite o remixe, adaptação e criação de obras derivadas do original, mesmo para fins comerciais. As novas obras devem conter menção ao(s) autor(es) nos créditos. 

Creative Commons License

Metrics

Views
  • Abstract 187
  • PDF (Português (Brasil)) 83
Métricas