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.
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