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Repositório referente ao grupo de estudos de séries temporais do ciclo 2023/1, com materiais desenvolvidos pelos membros abordando conceitos básicos, análise exploratória, modelos ARIMA, modelos de Estado-Espaço e previsão de séries com o algoritmo Prophet.

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PANDA-UFSCar/Series_Temporais

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Séries Temporais 2023-2

1. Integrantes

Daniel Hiroyuki Watanabe
Júlia Ap.ª Sousa de Oliveira
Pedro Klesse
Victor Bonometo
Yago Pimenta

2. Escopo

Ao analisarmos o preço de uma ação, é possível enquadrar essa observação dentro de um intervalo de tempo. Essa abordagem é fundamental para monitorar a evolução dessa variável ao longo do tempo, transformando-a em uma série temporal. As séries temporais, por sua vez, apresentam características únicas, tais como tendências e sazonalidades.

Essa perspectiva temporal abre caminho para a aplicação de métodos estatísticos específicos para séries temporais, permitindo a modelagem do comportamento passado e a formulação de previsões pontuais. Dessa forma, é possível não apenas compreender o histórico da ação, mas também antecipar possíveis padrões futuros, contribuindo para uma análise mais abrangente e embasada do desempenho do ativo no mercado financeiro.

3. DataSet

Qual o tema do dataset proposto?
Basicamente faz uma comparação de ações negociadas no dia entre grandes companhias (Microsoft, Alphabet, Tesla, Amazon, Apple, Meta, Nvidia), e divide-se em tipos de ações vendidas no dia.

Quais são seus atributos?
Date (Data - Índice): Data a qual se refere o devido valor
Adj Close (Fechamento Ajustado): Preço de fechamento de uma ação que foi ajustado para incluir quaisquer distribuições de dividendos e mudanças devido a eventos corporativos.
Close (Fechamento): Último preço o qual a ação foi negociado no durante um dia específico.
High (Alta): O preço mais alto que uma ação foi negociada no dia específico.
Low (Baixa): O preço mais baixo que uma ação foi negociada no dia específico.
Open (Abertura): O preço de início da ação no dia em específico.
Volume: Total de ações negociadas no dia.

4. Metodologia

A abordagem será feita por metodologia a seguir:

  • Pré-processamento ✅
  • Análise Exploratória ✅
  • Modelos de decomposição ✅
  • Estacionariedade ✅
  • Predição ✅
  • Avaliação de Modelos ✅
  • Análise de Modelos ✅
  • Análise de Indicadores Financeiros ‼️
    • Caudas pesadas ✅
    • Efeito calendário ✅
  • About

    Repositório referente ao grupo de estudos de séries temporais do ciclo 2023/1, com materiais desenvolvidos pelos membros abordando conceitos básicos, análise exploratória, modelos ARIMA, modelos de Estado-Espaço e previsão de séries com o algoritmo Prophet.

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