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dc.contributor.advisorSilva, Rodrigo César Pedrosapt_BR
dc.contributor.advisorPereira, Rafael Bambirrapt_BR
dc.contributor.authorLima, Marina Oliveira-
dc.date.accessioned2023-09-06T13:45:36Z-
dc.date.available2023-09-06T13:45:36Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.citationLIMA, Marina Oliveira. Maximizando retornos e minimizando risco: otimização de portfólio de ações com redes LSTM. 2023. 33 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5958-
dc.description.abstractEste estudo tem como objetivo geral avaliar o desempenho de um portfólio composto por cinco ativos relevantes listados na Bovespa, utilizando os preços das ações previstos por um modelo de rede neural e comparando-os com um portfólio otimizado com base nos preços reais das ações. A análise se baseia nos princípios da otimização de portfólio de investimentos, em especial o Modelo de Markowitz, e busca investigar como a incorporação de previsões de preços pode afetar o comportamento do portfólio. Além disso, o este trabalho busca contribuir para o avanço dos métodos computacionais aplicados à otimização de portfólios, proporcionando novos insights e conhecimentos na área de análise de investimentos.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectOtimização de portfóliopt_BR
dc.subjectRedes neurais - long short term memorypt_BR
dc.subjectAnálise de risco e retornopt_BR
dc.subjectMercado financeiropt_BR
dc.subjectPrevisão de preços de açõespt_BR
dc.titleMaximizando retornos e minimizando risco : otimização de portfólio de ações com redes LSTM.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeLuyde, Andrept_BR
dc.contributor.refereeSilva, Mateus Coelhopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Rodrigo César Pedrosapt_BR
dc.contributor.refereePereira, Rafael Bambirrapt_BR
dc.description.abstractenThis study aims to assess the performance of a portfolio composed of five relevant assets listed on Bovespa, using stock prices forecasted by a neural network model and comparing them with a portfolio optimized based on real stock prices. The analysis is grounded in the principles of investment portfolio optimization, particularly the Markowitz Model, and seeks to investigate how incorporating price forecasts can impact portfolio behavior. The study aims to contribute to the advancement of computational methods applied to portfolio optimization, providing new insights and knowledge in the field of investment analysis.pt_BR
dc.contributor.authorID15.2.4005pt_BR
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