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Aprendizagem de máquina para precificação de ativos financeiros

Foco do projeto: usar técnicas de aprendizagem de máquina (redes neurais, deep learning, etc.) e modelos matemáticos para predição do comportamento de ativos do mercado financeiro, tais como opções, commodities e futuros.

Público-alvo: agentes autônomos de investimento, corretoras,  instituições do mercado de valores mobiliários e interessados.

Palavras-chave: aprendizagem de máquina, mercado financeiro, equação de Black-Scholes.

Contribuintes 

Mentor: Daniel França (Técnico – CI/UFPB)

Equipe: Numbiota com vagas abertas