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    Metodologia contemporânea para previsão do índice Bovespa : uma abordagem fundamentalista

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    R - D - FELIPE ALCANTERA DUBESKI.pdf (2.139Mb)
    Data
    2025
    Autor
    Dubeski, Felipe Alcantera
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: O trabalho realiza uma revisão da literatura abordando, inicialmente, os estudos sobre as relações entre variáveis macroeconômicas e o mercado acionário brasileiro, representado pelo Ibovespa. Em seguida, são apresentados trabalhos que aplicam metodologias contemporâneas de inteligência artificial e aprendizado de máquina ao mercado financeiro. Além disso, o estudo oferece uma visão do uso dessas metodologias na previsão de índices e ações. Na parte empírica, o estudo propõe uma metodologia para a previsão do índice Ibovespa, combinando dados históricos técnicos e macroeconômicos, almejando a aplicação prática no mundo real. Por fim, são apresentadas as previsões geradas pelo modelo proposto, com análise dos resultados obtidos, reflexões sobre o potencial de aplicação da metodologia e seus conhecimentos associados, bem como sugestões para melhorias e direcionamentos para futuras pesquisas
     
    Abstract: This paper conducts a literature review, initially addressing studies on the relationships between macroeconomic variables and the Brazilian stock market, represented by the Ibovespa. It then presents studies that apply contemporary artificial intelligence and machine learning methodologies to the financial market. Furthermore, the study offers an overview of the use of these methodologies in forecasting indices and stocks. In the empirical section, the study proposes a methodology for forecasting the Ibovespa index, combining historical technical and macroeconomic data, aiming for practical application in the real world. Finally, the forecasts generated by the proposed model are presented, along with an analysis of the results obtained, reflections on the potential application of the methodology and its associated knowledge, as well as suggestions for improvements and directions for future research
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/100377
    Collections
    • Dissertações [106]

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