Avaliação dos diferentes tipos de redes LSTM para predição de ações na bolsa de valores - Souto, Gabriel; Capistrano, Bruna; Matias, Matheus; Soares, Jorge; Ogasawara, Eduardo; Giusti, Lucas (Anais da Escola Regional de Informática do Rio de Janeiro (ERI-RJ), 2021)
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.