Inteligência Artificial Aplicada à Previsão de Fundo Sustentável: Uma Abordagem Ensemble Methods com Embeddings
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Este estudo desenvolve um modelo para prever séries financeiras, focando no Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE B3) e no fundo ISUS11, utilizando técnicas de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. A pesquisa combina o filtro de Kalman e a rede neural Bi-LSTM por meio de ensemble methods, visando capturar a complexidade e volatilidade dos mercados financeiros. O Modelo 3, que combina ambos, apresentou o melhor desempenho, com 90% de precisão na estimação de topos e vales. A combinação de modelos mostrou ser eficaz para melhorar a precisão e robustez das previsões, destacando a importância de abordagens híbridas.
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Este estudo desenvolve um modelo para prever séries financeiras, focando no Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE B3) e no fundo ISUS11, utilizando técnicas de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. A pesquisa combina o filtro de Kalman e a rede neural Bi-LSTM por meio de ensemble methods, visando capturar a complexidade e volatilidade dos mercados financeiros. O Modelo 3, que combina ambos, apresentou o melhor desempenho, com 90% de precisão na estimação de topos e vales. A combinação de modelos mostrou ser eficaz para melhorar a precisão e robustez das previsões, destacando a importância de abordagens híbridas.
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