Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Vilão Júnior, C. O. |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3135
|
Resumo: |
Este trabalho propõe um algoritimo, chamado de CMEAS, tem inspiração biológica focada na forma que o crescimento de axônios neuronais atinge seu destino sináptico em outras redes de neurônios. Esse crescimento segue caminhos específicos no cérebro de animais, definidos por determinadas proteínas. O CMEAS foi desenvolvido para agrupar duas redes neurais convolucionais, treinadas a priori em dois tópicos que influenciam simultâneamente o mercado de criptomoedas, como o tópico de notícias e de cotações. O meio pelo qual as redes são agrupadas, ocorre usandose conexões externas às redes originais, para se conectar aos neurônios internos de cada rede. Duas vertentes foram propostas para o treinamento do CMEAS, sendo um com aprendizado supervisionado e outro com aprendizado por reforço. Os resultados comprovados pelos testes de Wilcoxon, demonstram que o CMEAS teve melhor fator de lucro e índice sharpe superior nos experimentos em relação aos algoritimos de agrupamento clássico por meio de votação e redes profundas usadas de forma individual, o algoritimo, também, foi superior em todas as métricas da estratégia compra e retêm (buy and hold), além disso, o algoritimo obteve resultados próximos, porém, melhores que os da CNN-LSTM considerada estado da arte, dadas as métricas utilizadas |
