DEEP LEARING APLICADO À NEGOCIAÇÃO DE AÇÕES POR ALGORITMOS: UMA REVISÃO DESCRITIVA DA LITERATURA

  • Camilo Ilzo Shimabukuro Centro Paula Souza
  • Napoleão Verardi Galegale Centro Paula Souza
  • Marcelo Tsuguio Okano Centro Paula Souza
  • Celi Langhi Centro Paula Souza

Resumo

Revisões da literatura relativamente recentes apresentam o Deep Learning como campo do Aprendizado de Máquina pouco explorado na área de negociação e predição de ativos por algoritmos (AT). Identifica-se uma oportunidade para a investigação das frentes de pesquisa e formulações epistemológicas emergentes sobre o tema. Este estudo tem por objetivo prospectar a produção científica sobre Deep Learning aplicado a sistemas de AT, identificando o estado da arte da pesquisa por meio de análise bibliométrica, revisão descritiva da literatura e análise das abordagens. Busca-se contribuir para aprimoramento do mercado de capitais quanto à liquidez, eficiência e capacidade preditiva de preços de ações, que possam se traduzir em redução de incertezas e menores custos de transação aos investidores.


 

Publicado
Ago 22, 2020
Como Citar
SHIMABUKURO, Camilo Ilzo et al. DEEP LEARING APLICADO À NEGOCIAÇÃO DE AÇÕES POR ALGORITMOS: UMA REVISÃO DESCRITIVA DA LITERATURA. South American Development Society Journal, [S.l.], v. 6, n. 17, p. 237, ago. 2020. ISSN 2446-5763. Disponível em: <http://www.sadsj.org/index.php/revista/article/view/333>. Acesso em: 24 set. 2020. doi: http://dx.doi.org/10.24325/issn.2446-5763.v6i17p237-268.