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  • Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)

    Análise preditiva aplicada ao Bitcoin: um estudo comparativo (2023)

    Calderaro, Felipe Boteon; Ueyama, Jó (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REGRESSÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CALDERARO, Felipe Boteon. Análise preditiva aplicada ao Bitcoin: um estudo comparativo. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003189304. Acesso em: 03 jan. 2026.

    • APA

      Calderaro, F. B. (2023). Análise preditiva aplicada ao Bitcoin: um estudo comparativo (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003189304

    • NLM

      Calderaro FB. Análise preditiva aplicada ao Bitcoin: um estudo comparativo [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189304

    • Vancouver

      Calderaro FB. Análise preditiva aplicada ao Bitcoin: um estudo comparativo [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189304

  • Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)

    Modelagem quantitativa de criptoativos: estratégias de investimento e análise de desempenho, utilizando backtest e ciência de dados (2023)

    Medeiros, Carlos da Silva; Oliveira, Willian Dener de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, ANÁLISE DE DESEMPENHO, INVESTIMENTOS, MERCADO FINANCEIRO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MEDEIROS, Carlos da Silva. Modelagem quantitativa de criptoativos: estratégias de investimento e análise de desempenho, utilizando backtest e ciência de dados. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003188853. Acesso em: 03 jan. 2026.

    • APA

      Medeiros, C. da S. (2023). Modelagem quantitativa de criptoativos: estratégias de investimento e análise de desempenho, utilizando backtest e ciência de dados (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003188853

    • NLM

      Medeiros C da S. Modelagem quantitativa de criptoativos: estratégias de investimento e análise de desempenho, utilizando backtest e ciência de dados [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003188853

    • Vancouver

      Medeiros C da S. Modelagem quantitativa de criptoativos: estratégias de investimento e análise de desempenho, utilizando backtest e ciência de dados [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003188853
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