Previsão de Preços do Mercado de Ações com Neural Prophet e Rede Neural Profunda
Imagem gerada por Gemini AI
Um novo modelo, o Neural Prophet com Rede Neural Profunda (NP-DNN), foi apresentado para aprimorar as previsões de preços no mercado de ações, alcançando uma impressionante precisão de 99,21%. Ao empregar normalização Z-score e tratar dados ausentes, o modelo utiliza um Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) para captar padrões complexos, superando as metodologias existentes.
Neural Prophet com Rede Neural Profunda Alcança Alta Precisão na Previsão de Preços do Mercado de Ações
Um novo modelo que integra o Neural Prophet com uma Rede Neural Profunda (NP-DNN) alcançou uma precisão de 99,21% na previsão de preços do mercado de ações. Esse avanço pode transformar a previsão financeira ao abordar limitações encontradas em métodos estatísticos tradicionais.
O modelo NP-DNN utiliza normalização Z-score e imputação de valores ausentes para aprimorar a precisão preditiva. No seu núcleo, o modelo emprega um Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) que aprende relações não lineares complexas entre os preços das ações, extraindo padrões ocultos para melhorar as previsões.
A análise comparativa indica que o NP-DNN supera outras abordagens de previsão, destacando o potencial das técnicas de aprendizado profundo nas previsões do mercado de ações.
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📰 Fonte original: https://arxiv.org/abs/2601.05202v1
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