Prevendo tendências no mercado de ações por meio de redes neurais recorrentes
uma proposta de ensino a distância gamificado
DOI:
https://doi.org/10.47734/rce.v6iFC.2563Palavras-chave:
Gamificação, Mercado de Ações, Predição, Redes Neurais Recorrentes, Curso EAD, MoodleResumo
Este trabalho propõe um curso de Ensino a Distância (EaD) gamificado, desenvolvido na plataforma Moodle com integração de Google Colab e Python, para ensinar a previsão de tendências no mercado de ações e, potencialmente em outros ativos de renda variável, utilizando Redes Neurais Recorrentes (Recurrent Neural Networks - RNNs). O objetivo é democratizar o acesso à educação financeira avançada, permitindo que não especialistas apliquem técnicas de análise financeira e programação para a tomada de decisões de investimento mais informadas. O curso foi estruturado em 14 seções, com material didático autoral, artigos complementares e atividades práticas gamificadas, incluindo a criação de templates de RNNs em Python para simulação de análises preditivas. Os resultados preliminares demonstram o potencial da abordagem para engajar alunos, mesmo sem conhecimento prévio em finanças ou programação, no aprendizado de conceitos complexos e na aplicação prática de técnicas avançadas de previsão. Acredita-se que o curso contribua para a disseminação do conhecimento sobre o uso de inteligência artificial no mercado financeiro, fomentando uma participação mais consciente e estratégica dos investidores.
Referências
AB RAHMAN, R.; AHMAD, S.; HASHIM, U. R. A study on gamification for higher education students’ engagement towards education 4.0. In: Intelligent and Interactive Computing. Springer, Singapore, 2019. p. 491-502.
BAKHANOVA, E. et al. Targeting social learning and engagement: What serious games and gamification can offer to participatory modeling. Environmental Modelling & Software, v. 134, p. 104846, 2020.
BENINI, F.A.V.. Rede neural recorrente com perturbação simultânea aplicada no problema do caixeiro viajante. 2008. Dissertação (Mestrado) - Universidade de São Paulo, São Carlos, 2008. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-29042009-102601/. Acesso em: 31 mar. 2024.
BOGNI, G.; PINHEIRO, M.; BENINI, F.. Construção De Curso Ead Gamificado Sobre Esp32 Programado Em Micropython. CONICT - Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia, Brasil, oct. 2022. Disponível em: https://ocs.ifsp.edu.br/conict/xiiiconict/paper/view/8512%26gt/3061. Data de acesso: 07 Apr. 2024.
CANDIANI, T.; LEME, J. C. da S.; PAIXÃO, G. A.; BENINI, F.A.V. Scratch como introdução à programação na formação docente: relato de experiência em EAD. Extensão Tecnológica: Revista de Extensão do Instituto Federal Catarinense, v. 9, n. 17, p. 105–122, 2022. DOI: 10.21166/rext.v9i17.2164. Disponível em: https://publicacoes.ifc.edu.br/index.php/RevExt/article/view/2164. Acesso em: 7 de abril 2024.
CANDIANI, T. L.; ROSSI, C. S.; BENINI, F.A.V. Estruturação da Plataforma Moodle para Curso de Programação como Recurso Pedagógico para Professores. 11o CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA DO IFSP (XI CONICT), 1–5, 2020. Disponível em: http://ocs.ifsp.edu.br/index.php/conict/xiconict/paper/view/6885. Acesso em: 13 nov. 2021.
CARNEIRO, A. C. Relação entre Educação Financeira e Aversão ao Risco. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Administração de Empresas) – Centro de Ciências Sociais, Departamento de Administração, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2018.
CASAQUE, R.; DE CASTRO, J.; BENINI, F.A.V.. Gamificação Em Ambiente De Simulação Robótica Para Ensino À Distância. CONICT - Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia, Brasil, oct. 2023. Disponível em: https://ocs.ifsp.edu.br/conict/xivconict/paper/view/10074%26gt/3655. Data de acesso: 07 Apr. 2024.
DA SILVA, S.; GOMES, R.; BENINI, F.. Gamificação Em Práticas De Eletrônica Orientada À Robótica Para Ambiente Virtual De Aprendizagem. CONICT - Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia, Brasil, sep. 2021. Disponível em: https://ocs.ifsp.edu.br/conict/xiiconict/paper/view/7715%26gt/2217. Data de acesso: 07 Apr. 2024.
DEBASTIANI, C. A. Candlestick: Um Método para Ampliar Lucros na Bolsa de Valores. Novatec, São Paulo, 2007.
DE SOUZA, C. F.; FERREIRA, W.; BENINI, F.A.V.. Precificação Na Bolsa De Valores Com Auxílio De Rede Neural Recorrente E Indicadores Técnicos CONICT - Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia (2022): n. pág. Web. 31 Mar. 2024. Disponível em: https://ocs.ifsp.edu.br/conict/xiiiconict/paper/view/8441;. Data de acesso: 31 mar. 2024.
DHOKANE, R. M.; AGARWAL, S.. A Predictive Model of the Stock Market Using the LSTM Algorithm with a Combination of Exponential Moving Average (EMA) and Relative Strength Index (RSI) Indicators. Journal of The Institution of Engineers (India): Series B, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40031-024-01037-8. Acesso em: 31 mar. 2024.
DIAHYLEVA, O.; YURZHENKO, A.; KONONOVA, O. Gamification techniques in Maritime English online courses: Motivating learners in virtual environments. Advances in Mobile Learning Educational Research, 2024. Disponível em: https://www.syncsci.com/journal/AMLER/article/view/AMLER.2024.01.008. Acesso em: 7 de abril 2024.
ELDER, A. Aprenda a operar no mercado de ações. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006.
FARIAS, T. A.; SALIM, P. H.; SANTOS, R. R. S. Aversão Ao Risco E Resposta Comportamental: Uma Exploração Histórico-Econômica. Revista de Estudos Sociais, [S. l.], v. 22, n. 45, 2021. DOI: 10.19093/res8496. Disponível em: https://periodicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/res/article/view/8496. Acesso em: 18 out. 2022.
FLECK, L.; TAVARES, M. H. F.; EYNG, E.; HELMANN, A. C.; ANDRADE, M. A. M. Redes neurais artificiais: princípios básicos. Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia, v. 1, n. 13, p. 47-57, 2016. Disponível em: https://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/4330. Acesso em: 02 de fev. 2022.
HAYKIN, S. Redes Neurais: princípios e prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
LEONEL, T. M. C.; OLIVEIRA NETO, O. J. Eficiência dos padrões altistas de candlesticks na predição da reversão do preço das ações. Revista Gestão, Inovação e Negócios, v. 1, n. 2, p. 24-39, 2016. Disponível em:http://periodicos.unievangelica.edu.br/index.php/administracao/article/view/1716. Acesso em: 22 de out. 2022.
LEVEZ, F. B.; BENINI, F. A. V. Um uso comparativo do Moodle: Curso Presencial X Ensino à Distância. V Congresso de Extensão e V Mostra de Arte e Cultura, Barretos. 05 nov. 2018. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/328748487. Acesso em: 13 nov. 2020.
LEVEZ, F. B.; BENINI, F. A. V. Ensinando interatividade aos professores da pré-escola com auxílio do Moodle em sala de aula. In: Língua Portuguesa e os Estudos Literários e Linguísticos Produzidos no Brasil. Atena Editora, 2020, p. 52-58. Disponível em: https://doi.org/10.22533/at.ed.1082019025. Acesso em: 7 de abril 2024.
NELSON, D. M. Q. Uso de redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais financeiras. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal de Minas Gerais. Belo Horizonte, 2017. Disponível em: https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-AM2NTS/1/davidmichaelquirinonelson.pdf. Acesso em: 31 mar. 2024.
NGUYEN, P.T.; KEND, M.; LE, D.Q. (2024), Digital transformation in Vietnam: the impacts on external auditors and their practices, Pacific Accounting Review. Disponível em: https://doi.org/10.1108/PAR-04-2023-0051. Acesso em: 02 de abril de 2024.
NGUYEN, T. V.; TRAN, V. N.; TRAN, H.; BINH, D. V.; et al. Hydroecolstm: A Python Package with Graphical User Interface for Hydro-Ecological Modelling with Long Short-Term Memory Neural Network. SSRN, 2024. Disponível em: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4769476. Acesso em: 7 de abril 2024.
OFOSU-AMPONG, K. et al. Are we ready for Gamification? An exploratory analysis in a developing country. Education and Information Technologies, v. 25, n. 3, p. 1723-1742, 2020.
OLIVEIRA, M.; CUNHA, V.; BENINI, F.A.V.. Gamificação em Projetos 3D para Ensino de Robótico a Distância. CONICT - Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia, Brasil, oct. 2022. Disponível em: https://ocs.ifsp.edu.br/conict/xiiiconict/paper/view/8612%26gt/3081. Data de acesso: 07 Apr. 2024.
PINHEIRO, R. C.; PINHEIRO, B. M. G. N. Dimensões crítica e ética nas práticas de letramento digital em um jogo educativo digital. DELTA: Documentação de Estudos em Lingüística Teórica e Aplicada, [s. l.], v. 37, n. 2, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-460X202149228. Acesso em: 27 fev. 2023.
SABER, T.; NAEHER, D.; BENDECHECHE, M. Intelligent computational methods for economics. Expert Systems, 2024. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/exsy.13523. Acesso em: 7 de abril 2024.
TIBÚRCIO SILVA, C. A. CHAVES DE CARVALHO, C.; NUNES, D. M. S. O que move o preço da ação? uma abordagem sobre a influência das notícias no mercado acionário. Revista de Administração Contabilidade e Sustentabilidade, v. 2, n. 3, p. 1-13, 2012. Disponível em: https://doi.org/10.18696/reunir.v2i3.50. Acesso em: 27 fev. 2022.
ZOUAGHIA, Z.; KODIA, Z.; BEN SAID, L. A Novel AutoCNN Model for Stock Market Index Prediction. Journal of Telecommunications and the Digital Economy, v. 12, n. 1, p. 612-636, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.18080/jtde.v12n1.843. Acesso em: 31 mar. 2024.
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