Modelagem de índice da NYSE com redes neurais artificiais
Usando um modelo neural híbrido SOM e MLP-BP para a modelagem de índice da New York Stock Exchange (NYSE US100 Composite)
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Este estudo propõe um modelo híbrido que reúne uma rede neural do tipo SOM (Self-Organizing Map) com uma rede neural do tipo Multicamadas com Retropropagação (BPN: Backpropagation Network). A utilização da rede SOM tem o intuito de segmentar a base de dados em diversos clusters, onde são ressaltadas suas diferenças. A rede BPN é usada para construir um modelo matemático de previsão que descreve a relação entre os indicadores e o valor de fechamento de cada cluster formado na rede SOM. A viabilidade e o percentual de efetividade do modelo proposto são demonstrados através de exp...
Este estudo propõe um modelo híbrido que reúne uma rede neural do tipo SOM (Self-Organizing Map) com uma rede neural do tipo Multicamadas com Retropropagação (BPN: Backpropagation Network). A utilização da rede SOM tem o intuito de segmentar a base de dados em diversos clusters, onde são ressaltadas suas diferenças. A rede BPN é usada para construir um modelo matemático de previsão que descreve a relação entre os indicadores e o valor de fechamento de cada cluster formado na rede SOM. A viabilidade e o percentual de efetividade do modelo proposto são demonstrados através de experimentos de predição de índices utilizados pelo NYSE (New York Stock Exchange). O modelo foi elaborado a partir de uma base de dados composta pelo índice NYSE Composite U.S. 100 no período entre 2 de abril de 2004 e 8 de novembro de 2012. Como variáveis de entrada para as redes neurais, foram utilizados 10 índices: MA_10, BIAS_20, WMS%R_9, K_9, D_9, MTM_10, ROC_10, CCI_24, AR_26, BR_26. Os resultados obtidos com o modelo híbrido proposto se mostraram bastante superiores aos obtidos com modelos convencionais estatísticos.
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