Avaliação dos diferentes tipos de redes LSTM para predição de ações na bolsa de valores

Abstract

Redes Neurais Profundas são modelos valiosos na tarefa de aprendizagem. Neste trabalho, propomos o uso do método multicamadas conhecido como Long Short-Term Memory. Aplicamos três modelos diferentes (LSTM Vanilla, Stacked e Convolucional) para a mesma série de ações. Essa escolha foi feita devido à lacuna na literatura ao comparar quais modelos LSTM podem ser usados na predição de séries temporais. Os resultados encontrados comprovaram-se uma alternativa ao que pretendemos mostrar, no sentido de um trabalho comparativo com os melhores modelos LSTM.