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A capacidade da inteligência computacional em mapear sistemas complexos tem se tornado uma ferramenta atrativa, por ser aplicável em processos relacionados ao comportamento de ativos de mercados financeiros. A utilização de técnicas de inteligência computacional é uma das estratégias para prever esse comportamento por usar sistemas não lineares, visto que este sofre influências de vários fatores políticos e econômicos. O objetivo é apresentar a modelagem e uma análise comparativa de sistemas computacionais inteligentes no apoio à tomada de decisão em mercado de capitais, utilizando duas…mehr

Produktbeschreibung
A capacidade da inteligência computacional em mapear sistemas complexos tem se tornado uma ferramenta atrativa, por ser aplicável em processos relacionados ao comportamento de ativos de mercados financeiros. A utilização de técnicas de inteligência computacional é uma das estratégias para prever esse comportamento por usar sistemas não lineares, visto que este sofre influências de vários fatores políticos e econômicos. O objetivo é apresentar a modelagem e uma análise comparativa de sistemas computacionais inteligentes no apoio à tomada de decisão em mercado de capitais, utilizando duas técnicas de inteligência computacional: lógica fuzzy e redes neurais artificiais (RNAs). Essas modelagens ajudam a predizer o movimento do mercado de capitais e obter informações importantes para tomada de decisão por parte do investidor, possibilitando maior ganho em liquidez nas negociações. Em suma, esse sistema fornece apoio a decisão aos investidores que desejam acompanhar suas aplicações financeiras.
Autorenporträt
Igor R. Lima tem Mestrado em Engenharia de Sistema (UFLA) e graduação em Ciência da Computação pela (UFLA). Heitor A. X. Costa tem Doutorado em Engenharia Elétrica (EPUSP), Mestrado em Informática (PUC-Rio) e graduação em Informática (UFF). Sérgio M. de Souza tem Doutorado em Física (UFRJ), Mestrado em Física (UFF) e graduação em Física (UFF).