1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Gestão e Negócios (FAGEN)
  3. TCC - Gestão da Informação
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorGonçalves, Gabriel Alexandre-
dc.date.accessioned2022-08-17T17:11:44Z-
dc.date.available2022-08-17T17:11:44Z-
dc.date.issued2022-08-11-
dc.identifier.citationGONÇALVES, Gabriel Alexandre. Comparação de modelos de machine learning para previsão de preço de fechamento de uma ação do setor bancário listada na B3. 2022. 15 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Gestão da Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35505-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectInvestimentopt_BR
dc.subjectInvestmentpt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectForecastpt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.titleComparação de modelos de machine learning para previsão de preço de fechamento de uma ação do setor bancário listada na B3pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Lopes, José Eduardo Ferreira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1181111177305483pt_BR
dc.contributor.referee1Gandolfi, Peterson Elizandro-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8009321964299536pt_BR
dc.contributor.referee2Penedo, Antônio Sérgio Torres-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6987375118761399pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste estudo aborda investimentos e aprendizado de máquina, realizando uma comparação entre os algoritmos Árvore de Decisão, Random Forest e Regressão Linear. O Objetivo deste trabalho é prever o preço do ativo ITUB4, e comparar as previsões dos três algoritmos utilizados. Para esse fim, foram coletadas informações financeiras do ativo, e feita a engenharia de dados para criar os insumos finais a serem utilizados pelos algoritmos de previsão. Os resultados mostram que todos os modelos conseguiram ter boas previsões para o período em que foi proposto.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseGestão da Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration23pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSpt_BR
dc.orcid.putcode117394302-
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