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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Análise de oportunidades no mercado de ações brasileiro usando aprendizado de máquina (2024)
Peçanha, Leandro Sampaio; Reis Filho, Ivan José (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MERCADO FINANCEIRO
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ABNT
PEÇANHA, Leandro Sampaio. Análise de oportunidades no mercado de ações brasileiro usando aprendizado de máquina. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1b61884-3b0d-40ca-9fbe-c58cbec55902/Leandro_Sampaio_Pe%C3%A7anha.pdf. Acesso em: 10 jul. 2025.
APA
Peçanha, L. S. (2024). Análise de oportunidades no mercado de ações brasileiro usando aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1b61884-3b0d-40ca-9fbe-c58cbec55902/Leandro_Sampaio_Pe%C3%A7anha.pdf
NLM
Peçanha LS. Análise de oportunidades no mercado de ações brasileiro usando aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1b61884-3b0d-40ca-9fbe-c58cbec55902/Leandro_Sampaio_Pe%C3%A7anha.pdf
Vancouver
Peçanha LS. Análise de oportunidades no mercado de ações brasileiro usando aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1b61884-3b0d-40ca-9fbe-c58cbec55902/Leandro_Sampaio_Pe%C3%A7anha.pdf
Modelo de aprendizado de máquina para prever tendências no Índice Bovespa com a influência de notícias relacionadas (2024)
Cousseau, Gustavo; Reis Filho, Ivan José dos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BOLSA DE VALORES, MERCADO FINANCEIRO, REDES NEURAIS
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ABNT
COUSSEAU, Gustavo. Modelo de aprendizado de máquina para prever tendências no Índice Bovespa com a influência de notícias relacionadas. 2024. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/67f8d2a2-2578-4354-8c28-47098ae1c78a/Gustavo_Cousseau.pdf. Acesso em: 10 jul. 2025.
APA
Cousseau, G. (2024). Modelo de aprendizado de máquina para prever tendências no Índice Bovespa com a influência de notícias relacionadas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/67f8d2a2-2578-4354-8c28-47098ae1c78a/Gustavo_Cousseau.pdf
NLM
Cousseau G. Modelo de aprendizado de máquina para prever tendências no Índice Bovespa com a influência de notícias relacionadas [Internet]. 2024 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/67f8d2a2-2578-4354-8c28-47098ae1c78a/Gustavo_Cousseau.pdf
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Cousseau G. Modelo de aprendizado de máquina para prever tendências no Índice Bovespa com a influência de notícias relacionadas [Internet]. 2024 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/67f8d2a2-2578-4354-8c28-47098ae1c78a/Gustavo_Cousseau.pdf
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
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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://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9e31256a-438c-4348-88fa-0928d03aa278/Carlos%20da%20Silva%20Medeiros.pdf. Acesso em: 10 jul. 2025.
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://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9e31256a-438c-4348-88fa-0928d03aa278/Carlos%20da%20Silva%20Medeiros.pdf
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 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9e31256a-438c-4348-88fa-0928d03aa278/Carlos%20da%20Silva%20Medeiros.pdf
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Medeiros C da S. Modelagem quantitativa de criptoativos: estratégias de investimento e análise de desempenho, utilizando backtest e ciência de dados [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9e31256a-438c-4348-88fa-0928d03aa278/Carlos%20da%20Silva%20Medeiros.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet (2023)
Improta, Alexandre de Deus Sento Sé; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, MERCADO FINANCEIRO, REGRESSÃO
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ABNT
IMPROTA, Alexandre de Deus Sento Sé. Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aa074227-cb33-4cff-a6de-099f775784a0/Alexandre%20Improta.pdf. Acesso em: 10 jul. 2025.
APA
Improta, A. de D. S. S. (2023). Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aa074227-cb33-4cff-a6de-099f775784a0/Alexandre%20Improta.pdf
NLM
Improta A de DSS. Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aa074227-cb33-4cff-a6de-099f775784a0/Alexandre%20Improta.pdf
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Improta A de DSS. Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aa074227-cb33-4cff-a6de-099f775784a0/Alexandre%20Improta.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Negociação automática de ações via classificação de séries de preços (2022)
Ramos, Paulo Roberto Vieira; Quiles, Marcos Gonçalves (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, MERCADO FINANCEIRO
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ABNT
RAMOS, Paulo Roberto Vieira. Negociação automática de ações via classificação de séries de preços. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4a54cac4-c19a-4fff-a9d5-6f1a770b2a27/Paulo%20Roberto%20Vieira%20Ramos.pdf. Acesso em: 10 jul. 2025.
APA
Ramos, P. R. V. (2022). Negociação automática de ações via classificação de séries de preços (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4a54cac4-c19a-4fff-a9d5-6f1a770b2a27/Paulo%20Roberto%20Vieira%20Ramos.pdf
NLM
Ramos PRV. Negociação automática de ações via classificação de séries de preços [Internet]. 2022 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4a54cac4-c19a-4fff-a9d5-6f1a770b2a27/Paulo%20Roberto%20Vieira%20Ramos.pdf
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Ramos PRV. Negociação automática de ações via classificação de séries de preços [Internet]. 2022 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4a54cac4-c19a-4fff-a9d5-6f1a770b2a27/Paulo%20Roberto%20Vieira%20Ramos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Explicabilidade utilizando LIME: um estudo de caso para o mercado financeiro (2021)
Rodrigues, Robson Buratti; Baranauskas, José Augusto (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MERCADO FINANCEIRO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Robson Buratti. Explicabilidade utilizando LIME: um estudo de caso para o mercado financeiro. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/00f4b9f8-c26e-4093-b469-789e1bae6722/Robson%20Buratti%20Rodrigues.pdf. Acesso em: 10 jul. 2025.
APA
Rodrigues, R. B. (2021). Explicabilidade utilizando LIME: um estudo de caso para o mercado financeiro (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/00f4b9f8-c26e-4093-b469-789e1bae6722/Robson%20Buratti%20Rodrigues.pdf
NLM
Rodrigues RB. Explicabilidade utilizando LIME: um estudo de caso para o mercado financeiro [Internet]. 2021 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/00f4b9f8-c26e-4093-b469-789e1bae6722/Robson%20Buratti%20Rodrigues.pdf
Vancouver
Rodrigues RB. Explicabilidade utilizando LIME: um estudo de caso para o mercado financeiro [Internet]. 2021 ;[citado 2025 jul. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/00f4b9f8-c26e-4093-b469-789e1bae6722/Robson%20Buratti%20Rodrigues.pdf

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