Preditor de alto desempenho para retornos de ações baseado em redes neurais sem peso
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Data
2011-08-30
Autores
Almeida, André Gustavo Coelho de
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Editor
Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo
This work presents a new weightless neural network-based time series predictor that uses Virtual Generalized Random Access Memory weightless neural network, which does not store knowledge in their connections but in Random Access Memories (RAM) inside the network’s nodes, or neurons. This new predictor was evaluated in predicting future weekly returns of 46 stocks from the Brazilian stock market and compared with neural autoregressive predictors based on feedfoward neural networks trained with the backpropagation algorithm. Our results showed that weightless neural network-based predictors can produce predictions of future stock returns with the same error levels and properties of baseline autoregressive neural network predictors, however, running 5.000 times faster.
Descrição
Palavras-chave
Preditor ARNN , Preditor WNN VG-RAM
Citação
ALMEIDA, André Gustavo Coelho de. Preditor de alto desempenho para retornos de ações baseado em redes neurais sem peso. 2011. 57 p. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2011.