Redes neurais artificiais aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais...

O presente trabalho trata de uma abordagem para predição de séries temporais ruidosas, com modelo desconhecido e que apresentam grandes não-linearidades. O modelo em questão combina uma rede neural de múltiplas camadas com o filtro de wavelet. A justificativa para a junção dessas abordagens reside no fato possuírem características complementares para o tratamento de séries temporais financeiras. As redes neurais conseguem aproximar qualquer função de modelo gerador da série, sendo capazes de tratar grandes não-linearidades, aprendendo a partir de amostras dos próprios dados. Os filtros de volatilidade, como o de wavelet, são responsáveis por atenuar os efeitos do ruídos, possibilitando que a rede abstraia o máximo de informação relevante das séries financeiras. A previsão de séries temporais é de grande importância, uma vez que podem servir como base para a tomada de decisão e planejamento estratégico. Quando se trata de séries temporais financeiras, sua previsão possibilita uma melhora na gestão de riscos em posições de investimento no mercado financeiro.

Palavras-chave em Inglês

Artificial neural networks
Prediction of time series financial
Risk management

Resumo em Inglês

The present work deals with an approach to predict noisy time series with an unknown model and with large nonlinearities. The model in question combines a multilayer neural network with the wavelet filter. The justification for joining these approaches lies in the fact that they have complementary characteristics for the treatment of financial time series. Neural networks can approximate any function of the generator model of the series, being able to treat large non-linearities, learning from samples of the data itself. Volatility filters, such as textit wavelet, are responsible for attenuating the effects of noise, allowing the network to abstract the maximum information relevant to the financial series. The forecast of time series is of great importance, since it can serve as a basis for strategic and planning decisions. When it comes to financial time series, its forecast allows for an improvement in the management of risks in financial market investment positions.

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Data de Publicação

2020-04-16

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