[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-126139-pt":3,"doc-seo-126139-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},126139,687207022233,"Riley","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",32,"Pesquisa e Relatórios","Exploração de Técnicas de Machine Learning em Análise de Dados Financeiros na Vision Factory","Exploração de técnicas de Machine Learning aplicada à análise de dados financeiros na Vision Factory, com foco no tratamento de desequilíbrios de dados e na identificação de padrões relevantes para decisões fundamentadas. O trabalho desenvolve competências de manipulação e validação de dados, garantindo a confiabilidade das análises. Inclui operações de negociação de ativos, implementação de estratégias em Python e backtesting retrospectivo para fortalecer a base de investimento. Complementa com automação de atendimento via chatbot com API da OpenAI e contribuição para pesquisa com publicações e tutoriais, visando reduzir vieses emocionais por meio de testes em simulações antes da atuação em mercados reais.","Leonel Olímpio Silima  \nUniversidade de Aveiro 2023  \nExploração de Técnicas de Machine Learning em Análise de Dados Financeiros na Vision Factory  \nLeonel Olímpio Silima  \nUniversidade de Aveiro 2023  \nExploração de Técnicas de Machine Learning em Análise de Dados Financeiros na Vision Factory  \nRelatório de estágio apresentado à Estga-Universidade de Aveiro para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Informática Aplicada, realizada sob a orientação científicado Doutor Ciro Alexandre Domingues Martins, Professor Adjunto da Universidade de Aveiro e Doutor Mário Jorge Ferreira Rodrigues, Professor Adjunto da Universidade de Aveiro.  \nO júri  \nPresidente  \nVogais  \nProfessor Doutor Pedro Alexandre de Sousa Gonçalves, Professor Adjunto, Universidade de Aveiro  \nProfessor Doutor Fernando Miguel Rocha de Oliveira, Professor Adjunto, Universidade de Aveiro  \nProfessor Doutor Mário Jorge Ferreira Rodrigues, Professor Adjunto, Universidade de Aveiro  \nAgradecimentos Ao longo destajornada de estudo no âmbito de mestrado  \nem Informática Aplicada, expresso o meu profundo agradecimento a todos os que contribuíram para osucesso deste trabalho.  \nEm primeiro lugar, agradeço a Deus, cuja sabedoria eorientação divina me acompanharam em todos os momentos deste percurso académico.  \nÀ minha equipa de supervisão, o Doutor Ciro Alexandre Domingues Martins e o Co-orientador Doutor Mário Jorge Ferreira Rodrigues, agradeço pela vossa orientaçãocrítica e insights valiosos na área de Machine Learning, que foram fundamentais para o desenvolvimento desteestudo.  \nÀ minha família, meu pai Olímpio Silima e minha mãe Elisa João Silima, bem como todos os meus irmãos, agradeço pelo amor incondicional, apoio constante ecompreensão ao longo dos anos.  \nAos meus amigos, em especial a Glaidys Do Céu Leão Taka, Ilídio Paulino, Janeth Santos, Marielle Creão, Marcílio Correia, Bruno Lopes, Miguel Oliveira, Beatriz Henriques, Beatriz Triane, Ozlem Eryurur, Ece Miray, Natsuki Ono, Mevlut Akçakuyu, Edimar Ramalho, Higiney Paquete, Claúdio Nhancale, Mário Uacane, Marko Smilevski, Aleksei Dmitriev e a todos os outros amigos que estiveram ao meu lado, agradeço pelo encorajamentoe momentos especiais partilhados.  \nPor último expresso a minha gratidão a todos os colegas da EESTEC (Electrical Engineering Students' European assoCiation), que enriqueceram a minha experiência académica, proporcionando oportunidades de aprendizado e intercâmbio cultural durante minhas viagens pela Europa como estudante.  \nO vosso apoio e contribuições foram fundamentais para osucesso desta dissertação e para a minha jornada académica. O meu sincero obrigado a todos.  \nPalavras-chave  \nResumo  \nAnálise de Dados Financeiros, Exploração de Técnicas Machine Learning, Negociação de Ações, Estratégias de Investimento, Python, Backtesting, Chatbot, Inteligência Artificial.  \nEste documento enfatizou a análise de dados financeirose o tratamento de desequilíbrios de dados, com ênfase na aplicação de técnicas de Machine Learning. Foi conduzida uma exploração aprofundada das complexidades financeiras, identificando padrões cruciais para embasar decisões assertivas. Foram desenvolvidas competênciassólidas na manipulação de dados e assegurou-se aconfiabilidade das análises dos dados para garantir os resultados almejados. Foram realizadas operações denegociação de ativos, implementaram-se estratégias com Python e efetuados testes retrospectivos para fortalecer abase de investimento. A automação de tarefas, através da implementação de um chatbot com a API da OpenAI, otimizou significativamente o atendimento ao cliente. Contribuiu-se ativamente para a pesquisa, com publicações de artigos e tutoriais educativos na área deanálise de dados e inteligência artificial aplicada ao setor financeiro. Este estágio proporcionou uma preparaçãosólida para enfrentar desafios financeiros complexos, destacando a necessidade de implementar estratégiasalgorítmicas personalizadas minuciosamente t","cbCaitotg7twOzpp","https://ap.wps.com/l/cbCaitotg7twOzpp","pdf",6623844,1,113,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Palavras-chave\n## Análise de Dados Financeiros\n## Técnicas de Machine Learning e Negociação\n# Keywords\n# Abstract\n## Tratamento de desequilíbrios e padrões\n## Implementação em Python e backtesting\n## Automação com chatbot e contribuição para pesquisa","[{\"question\":\"Qual é o objetivo central do trabalho descrito?\",\"answer\":\"Aplicar técnicas de Machine Learning à análise de dados financeiros, tratando desequilíbrios de dados e identificando padrões para embasar decisões. 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