Recommending buy/sell in brazilian stock market through long short-term memory

This work aims to evaluate the accuracy of Long Short-Term Memory Neural Networks to recommend Buy/Sell signals of some Brazilian Stock Market Blue Chips. The population of this study was composed by top 5 volume stocks, which represented nearly 40% of the total volume of Brazilian Stock Market in 2019. It was analyzed the following features: volume traded, closing and opening price, maximum and minimum price, and last five-day closing prices. Models created can forecast the next day’s opening or closing price. Obtained results show that forecasting and real values have a coefficient of determination (R2) from 0.91 to 0.99, depending on the stock.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Recommending Buy/Sell in Brazilian Stock Market through Recurrent Neural Networks

This work aims to evaluate the accuracy of Long Short-Term Memory Neural Networks to recommend Buy/Sell signals of some Brazilian Stock Market Blue Chips. The population of this study was composed by top 5 volume stocks, which represented nearly 40% of the total volume of Brazilian Stock Market in 2019. It was analyzed the following features: volume traded, closing and opening price, maximum and minimum price, and last five-day closing prices. Models created can forecast the next day's opening or closing price. Obtained results show that forecasting and real values have a coefficient of determination (R²) from 0.91 to 0.99, depending on the stock.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Encontro de Ciência e Tecnologia do IFSul – Câmpus Bagé

Eventos científicos são instrumentos fundamentais para divulgação e popularização da ciência e do conhecimento desenvolvido dentro de instituições de ensino, pesquisa e extensão. O Encontro de Ciência e Tecnologia do IFSul, Campus Bagé, que visa a divulgação das pesquisas de sua comunidade acadêmica e também abre espaço para outras instituições da região. Visando identificar os autores que fizeram a história do evento, realizou-se uma pesquisa documental nos Anais das edições deste evento. Sobre os dados coletados, aplicou-se a estratégia de Análise de Redes Sociais, através da qual foram identificados os autores e comunidades de autoria que mais contribuíram com a consolidação deste evento. Descobriu-se também, a importância de outras instituições da região como parceiras para o evento e para o desenvolvimento científico na região da campanha. Espera-se que através deste estudo, se possa contribuir para o aprimoramento das políticas de divulgação do evento e que com isso haja um aumento em seu alcance na região

Uma nova métrica para redução de dimensionalidade em modelos de aprendizado neural

Cientistas das diversas áreas de conhecimento humano têm se deparado com a necessidade de resolver problemas que envolvem a compreensão de dados de alta dimensionalidade. Assim, a utilização de técnicas de aprendizado de máquina tem sido dificultada por limitações na quantidade de exemplos aliada ao excesso de variáveis aleatórias descrevendo os dados. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para redução de dimensionalidade dos dados a fim de melhorar a escalabilidade dos algoritmos de aprendizado baseados em redes neurais. São apresentados experimentos que demonstram a eficiência da abordagem proposta na criação de modelos neurais mais simples e mais precisos dos dados.VI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

MiRABIT: um novo algoritmo para mineração de regras de associação

A mineração de regras de associação em um banco de dados de transações de vendas é uma tarefa extremamente cara em termos de tempo de processamento. Dependendo do ramo de atividade da empresa, algumas características do banco de dados são diferentes. Os algoritmos utilizados atualmente otimizam a mineração para bancos de dados com alto tamanho médio de transação, tais como supermercados. O algoritmo MiRABIT otimiza a mineração de regras de associação para bancos de dados com baixo tamanho médio de transação, tais como comércio de confecção. Testes comparativos demonstram a eficiência do algoritmo MiRABIT em relação ao algoritmo padrão Apriori em um banco de dados de comércio de confecção.Eje: Bases de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A evolução da aviação brasileira sob a perspectiva da analise de redes sociais

Durante as ultimas décadas, a aviação civil brasileira cresceu significativamente, permitindo que a população pudesse se locomover dentro e fora do paés com maior facilidade e rapidez. Contudo, aléem de ter crescido muito, a aviaçcaão brasileira continua sendo limitada quando comparada com outros paises. Parte disso estaé relacionado a uma grande concentracçaão de hubs na regiaão sudeste do paés. Para obter uma melhor compreensãao desta situacçãao, a abordagem de anaélise de redes sociais foi aplicada sobre dados abertos de voos disponibilizados pelo governo brasileiro. Como resultado, este trabalho apresenta uma anaélise sobre o crescimento da aviacçaão civil brasileira entre os anos de 2000 e 2019, aléem de uma anaélise sobre a formaçcaão dos hubs que existem hoje.Sociedad Argentina de Informátic

Artificial neural networks for predicting petroleum quality

Due to limited understanding of many diagenetic processes which contributes to petroleum quality determination, mathematical models become a very useful tool to improve understanding of these processes and to improve reservoir quality predictions prior drilling. Especially for reservoir engineers and petrophysicists the distribution of porosity and permeability are very important in the formation evaluation and definition of recovery strategies and evaluation of reservoir quality. In this context, we have developed an artificial neural network based model to predict macroporosity of sandstones reservoir systems. We have used a score to quantify the importance of each feature in prediction process. This score allows creating progressive enhancement neural models, which are simpler and more accurate than conventional neural network models and multiple regressions. The main contribution of this paper is the building of a reduced model just with the most relevant features to macroporosity prediction. A dataset, containing petrographic and petrophysical characteristics, containing samples of the same formation sandstone reservoir was investigated. Study results show that progressive enhancement neural network is able to predict macroporosity with accuracy near 90%, suggesting that this technique is a valuable tool for reservoir quality prediction.Key words: progressive enhancement neural model, reservoir quality prediction, macroporosity prediction

MiRABIT: um novo algoritmo para mineração de regras de associação

A mineração de regras de associação em um banco de dados de transações de vendas é uma tarefa extremamente cara em termos de tempo de processamento. Dependendo do ramo de atividade da empresa, algumas características do banco de dados são diferentes. Os algoritmos utilizados atualmente otimizam a mineração para bancos de dados com alto tamanho médio de transação, tais como supermercados. O algoritmo MiRABIT otimiza a mineração de regras de associação para bancos de dados com baixo tamanho médio de transação, tais como comércio de confecção. Testes comparativos demonstram a eficiência do algoritmo MiRABIT em relação ao algoritmo padrão Apriori em um banco de dados de comércio de confecção.Eje: Bases de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI