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    Uma aplicação de redes neurais artificiais na previsão do mercado acionario

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    Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro TecnologicoMétodos de previsão convencionais de séries temporais têm alcançado limitado sucesso na realização de prognósticos de séries econômicas. Este comportamento é devido à dificuldade desses modelos em manipular observações decorrentes de ambientes extremamente dinâmicos, como o mercado de ações. Redes neurais artificiais são, a princípio, capazes de tratar com o problema de instabilidade estrutural entre as observações de uma série temporal. Neste sentido, este trabalho procura investigar a habilidade dos modelos conexionistas em realizar previsões acuradas de séries de preços de ações. É proposta uma forma alternativa de antecipação do comportamento futuro dessas séries, através da identificação de regularidades no movimento da cotação das ações no mercado. Os resultados obtidos pela aplicação de técnicas de redes neurais artificiais são analisados empiricamente e confrontados com aqueles gerados pelos métodos previsão clássicos

    Redes neurais aplicadas à previsão de manchas solares

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    Este projeto final de curso faz um estudo introdutório sobre Redes Neurais Artificiais (RNA) como uma ferramenta de previsão de séries temporais aplicada a Astronomia, onde se analisa o estudo da série temporal Números de Manchas Solares. O trabalho é dividido em seis capítulos principais: o capítulo um introduz e dá uma ideia geral do trabalho, o capítulo dois analisa conceitualmente as redes neurais, o capítulo três analisa os fundamentos básicos sobre séries temporais, o capítulo quatro estuda a atividade solar, e os dois capítulos seguintes, cinco e seis, desenvolvem os procedimentos práticos estatísticos e sobre redes neurais artificiais. No estudo sobre RNA analisa-se as partes mais importantes, tais como: função de ativação, arquitetura, treinamento, etc. Para o treinamento das redes optou-se pelo modelo de retropropagação do erro, pois demonstrou resultados satisfatórios. Para o estudo de séries temporais faz-se um levantamento preliminar sobre a suas componentes principais, os modelos de previsão e alguns conceitos básicos. Em relação a atividade solar estuda-se as características básicas do Sol e Manchas Solares. Para os procedimentos práticos estatísticos e sobre redes neurais artificiais estuda-se passo a passo todas as etapas estatísticas e retira-se todas as informações lineares da série para deixar a série residual adequada para o treinamento da rede. Para os procedimentos práticos sobre RNA analisa-se os grupos de treinamento, validação e teste, a função erro — RMS (Root Mean Square) e MSE (Mean Square Error) e determina - se o número ótimo de neurônios na camada intermediária. Para a avaliação de desempenho da rede foram utilizados os métodos do cálculo da potência e do erro RMS

    ESTIMATIVAS DAS MODELAGENS POR REDES NEURAIS TIPO GMDH E BOX-JENKINS PARA AS SÉRIES DE TEMPERATURAS MÁXIMAS E MÍNIMAS DO MUNICÍPIO DE ARIQUEMES (RO)

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    A busca por metodologias que possam aprimorar o processo de predição de variáveis climáticas, para uma determinada região, contribui para o desenvolvimento em diversas áreas do conhecimento, seja na identificação de eventos extremos climáticos ou na previsão diária para processos agrícolas de irrigação. Neste sentido, este estudo tem como objetivo apresentar uma abordagem computacional para estimar as séries temporais associadas às temperaturas máximas e mínimas do ar, no município de Ariquemes (Rondônia). Especificamente, buscou-se modelar o comportamento das séries temporais utilizando redes neurais artificiais do tipo GMDH (Método de Grupo de Manipulação de Dados) e compará-los com a modelagem Box-Jenkins. Foram utilizados os dados climatológicos disponíveis no Instituto Nacional de Meteorologia - INMET, obtidos na estação Meteorológica Automática de Ariquemes/RO, no período de janeiro de 2011 até janeiro de 2014. Em geral, a modelagem por Redes Neurais do tipo GMDH para estas séries apresentou resultados similares aos modelos Box-Jenkins, constituindo-se, assim, numa opção para previsão de séries temporais climáticas. Modelos do tipo GMDH com quatro entradas e três camadas se mostraram mais eficientes, ou seja, com menor erro quadrático médio. A função de transferência de base radial foi mais eficiente

    COMBINAÇÃO LINEAR WAVELET SARIMA-RNA COM ESTÁGIOS MULTIPLOS NA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS

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    In this paper, we put forward a hybrid methodology for combining forecasts to (stochastic) time series referred to as Wavelet Linear Combination (WLC) SARIMA-RNA with Multiple Stages. Firstly, the wavelet decomposition of level p is performed, generating (approximations of the) p+1 wavelet components (WCs). Then, the WCs are individually modeled by means of a Box and Jenkins’ model and an artificial neural network - in order to capture, respectively, plausible linear and non-linear structures of autodependence - for, then, being linearly combined, providing hybrid forecasts for each one. Finally, all of them are linearly combined by the WLC of forecasts (to be defined). For evaluating it, we used the Box and Jenkins’ (BJ) models, artificial neural networks (ANN), and its traditional Linear Combination (LC1) of forecasts; and ANN integrated with the wavelet decomposition (ANNWAVELET), BJ model integrated with the wavelet decomposition (BJ-WAVELET), and its conventional Linear Combination (LC2) of forecasts. All predictive methods applied to the monthly time series of average flow of tributaries of the Itaipu Dam dam, located in Foz do Iguaçu, Brazil. In all analysis, the proposed hybrid methodology has provided higher predictive performance than the other ones

    Redes neurais para predição de variáveis climáticas relevantes para a agricultura1.

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    bitstream/CNPDIA/10321/1/CT23_98.pd

    Previsão não-linear da taxa de câmbio real/dólar utilizando redes neurais e sistemas nebulosos

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    Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico. Programa de Pós-graduação em Economi

    Delineamento de experimentos no treinamento de redes neurais artificiais para o problema de previsão de séries temporais não lineares

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    A time series is defined as a collection of observations of a variable over time, whose data order has a fundamental importance due to the dependence between these consecutive values. The analysis of these data, and the understanding of this correlation, is an important tool in understanding phenomena in various sciences, such as Economics, Engineering and Operations Management, where prices, demands and values are these variables. The modeling of this data sequence provides its use in order to, based on historical data, make predictions for future periods. This consecutive relationship can be considered complex and, not uncommonly, non-linear. The use of Artificial Neural Networks has proven increasingly effective in establishing pattern recognition, modeling and predicting future values. The statistical programs available on the market provide user-friendly tools and results demonstrated in several scientific available in publications, but the number of factors and levels that are available for use during the training of Artificial Neural Networks, which may indicate the need for hundreds of years to execute every possible combination. In this study, the statistical methodology of Design of Experiments (DOE) is applied in order to determine the best parameters of an Artificial Neural Network for the prediction of non-linear time series and, thus, significantly reduce the time needed to point out the choice of the best Artificial Neural Network capable of solving our prediction problem. Instead of using the most common technique for training an Artificial Neural Network, that is, the empirical method, DOE is proposed to be the best methodology. The main motivation for this dissertation was the prediction of non-linear seasonal time series - which is related to many real problems, such as short-term electrical load, daily prices and returns, water consumption, etc. A case study is presented. The objective was fulfilled when it was proved to reach error results, between prediction and real value, smaller for the Artificial Neural Network than the error reached with the model.Uma série temporal é definida como uma coleção de observações de uma variável ao longo do tempo, cuja ordem dos dados é de fundamental importância devido a dependência entre estes valores consecutivos. A análise destes dados, e o entendimento desta correlação, é um importante instrumento no entendimento de fenômenos em diversas ciências, como Economia, Engenharias e Gestão de Operações, onde preços, demandas e valores são estas variáveis. A modelagem desta sequência de dados proporciona a sua utilização no objetivo de, com base nos dados históricos, realizar previsões para períodos futuros. Esta relação consecutiva pode ser considerada complexa e, não incomum, não lineares. O uso de Redes Neurais Artificiais tem se provado cada vez mais eficaz em estabelecer reconhecimento de padrões, modelagem e a previsão de valores futuros. Os programas estatísticos disponíveis no mercado disponibilizam ferramentas de uso amigável e de resultados demonstrados em diversos científicos disponíveis em publicações, porém o número de fatores e níveis que são disponibilizados para utilização durante o treinamento das Redes Neurais Artificiais, o que pode nos apontar a necessidade de centenas de anos para executarmos todas as combinações possíveis. Neste estudo a metodologia estatística de Delineamento de Experimentos (Design of Experiments - DOE) é aplicada com o propósito de determinar os melhores parâmetros de uma Rede Neural Artificial para a previsão de séries temporais não lineares e, assim, reduzir significativamente o tempo necessário para se apontar a escolha da melhor Rede Neural Artificial capaz de resolver nosso problema de previsão. Ao invés de utilizarmos a técnica mais comum de treinamento de uma Rede Neural Artificial, ou seja, o método empírico, o DOE é proposto para ser a melhor metodologia. A principal motivação para esta dissertação foi a previsão de séries temporais sazonais não lineares - que está relacionada com muitos problemas reais, tais como carga elétrica de curto prazo, preços diários e retornos, consumo de água, etc. Um estudo de caso é apresentado. O objetivo foi cumprido quando se comprovou atingir resultados de erros, entre previsão e valor real, menores para a Rede Neural Artificial do que o erro alcançado com o modelo

    Utilização de redes neurais artificiais na previsão de indicadores financeiros para avaliação econômica de negócios em situação de risco

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    Prediction is concerned with using the knowledge of present and past events to make calculated estimates of future events. This is particularly important in Economy, field where we have a dynamic system that inherits nonlinearity through long term trends, seasonal patterns, cyclical movements and irregular factors. In today’s business fields, Artificial Neural Networks (ANN) are becoming increasingly popular acting as a tool of prime importance in helping interpret the market. Many neural-net systems have been shown to work well in identifying intricate patterns, learning from experience, reaching some conclusion and making prediction. The main goal of this work is to show the characteristics of neural networks and discuss the feasibility of neural-net applications in business fields, particularly agrobusiness, making predictions of commodities prices and comparing them with results obtained using a traditional statistical method.A previsão ou predição está vinculada à utilização do conhecimento de eventos presentes e passados para se realizar estimativas para eventos futuros. Isto é particularmente importante na Economia, campo em que temos um sistema dinâmico com características não lineares adquiridas através das tendências de longo prazo, padrões sazonais, movimentos cíclicos e fatores irregulares. Atualmente, no campo dos negócios, as redes neurais artificiais (RNA) estão se tornando cada vez mais populares, atuando como uma ferramenta de grande importância como auxiliar na interpretação do mercado. Muitos sistemas que utilizam redes neurais têm funcionado bem na identificação de padrões complexos, aprendendo pela experiência, concluindo sobre algo e realizando previsão. O principal objetivo deste trabalho é mostrar as características comuns das redes neurais e discutir a possibilidade de sua utilização no campo dos negócios, particularmente no agronegócio, realizando previsões de preços de commodities e comparando-as com aquelas obtidas com o uso de um método estatístico tradicional

    A COMPARATIVE STUDY OF BOX JENKINS MODELS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING PLUVIOMETRIC FLOWS AND PRECIPITATIONS OF ARAGUAIA-TOCANTINS BASIN/BRAZIL

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    Estudar a variabilidade dos parâmetros hidroclimáticos locais em baciashidrográficas é importante para melhorar o gerenciamento dos recursos hídricos.Para tal, foram utilizados o modelo estatístico baseado na metodologia Box-Jenkins, adotado por muitas empresas na análise de séries temporais, inclusivetodo o setor elétrico brasileiro, e a tecnologia de redes neurais, que se apresentacomo poderosa ferramenta para previsões. Na comparação entre as duas técnicas,foram utilizadas observações de médias mensais de duas estações meteorológicasda Bacia Araguaia-Tocantins, Brasil, uma de vazões mensais (m3/s) e outra deprecipitações pluviométricas mensais (mm), da Agência Nacional de Águas (ANA),com registros contínuos nos períodos de 1969 a 2017 e 1974 a 2017. As previsõesforam testadas para 12 e 24 meses. Uma comparação entre os dois métodos,usando o teste de hipótese a partir de intervalos de confiança de 95%, mostrouque não houve diferenças estatisticamente significativas nas previsões individuaistanto de precipitações pluviométricas como de vazões. Entretanto, o uso do rootmean square error (RMSE) mostrou que o método de Box-Jenkins apresentamelhores resultados. A maior dificuldade nesse método é na construção domodelo, sobretudo em séries com alta variabilidade. O método de redes neurais,em geral, consome mais tempo computacional em relação ao Box-Jenkins.Studying the variability of local hydro-climatic parameters in river basins is important for the better management of water resources. In order to do so, we used two methods: Box-Jenkins methodology, adopted by many companies in the time series analysis, including the entire Brazilian electric sector, and the Neural Networks technology, which presents itself as a powerful tool for forecasting. Observations of monthly averages of two meteorological stations of the Araguaia-Tocantins basin (Brazil) were made for comparation purposes, one of monthly flows (m3/s) and one of monthly rainfall (mm), of the National Waters Agency (Agência Nacional de Águas — ANA) with continuous records from 1969 to 2017 and 1974 to 2017. The forecasts were tested for twelve and twenty- four months. A comparison between the two methods using a hypothesis test from 95% confidence intervals, showed that there were no statistically significant differences between them in individual rainfall and flow forecasts. However, if the RMSE method is used, the Box-Jenkins method presented better results in the forecasts. The main difficulty in the Box-Jenkins method is the construction of the model, especially in high variability series. The method of Neural Networks, in general, consumes more computational time compared to the Box-Jenkins model

    Redes neurais artificiais para previsão de séries temporais no mercado acionário

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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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