ࡱ> ,.+hbjbjUU A??V 8 + 777777K Wz_77__77____77_____7onq __0____ _________________________ :Anlise de Discrepncias em Sries Temporais com o uso do DBSCAN e da STGT As principais estratgias adotadas atualmente em anlise de investimentos no mercado de aes envolvem a anlise fundamentalista, que procura avaliar a situao geral da economia, tendncias setoriais e outros fatores econmico-financeiros de longo prazo, e a anlise tcnica, que faz uso de um conjunto de indicadores e de um outro conjunto de regras para reconhecimento de padres de comportamento desses indicadores. Nesse ltimo tipo de anlise, que ainda pode ser subdividida em anlise quantitativa e anlise grfica, os profissionais do mercado e os investidores costumam considerar que as circunstncias histricas e o comportamento j observado nas sries temporais que representam os preos dos ativos apresentam uma boa chance de ocorrer novamente. Por outro lado, bastante comum encontrar elementos de um conjunto de dados que no obedecem ao comportamento geral apresentado pelo grupo como um todo. A sua ocorrncia pode ser causada por erro na medio ou na execuo de um processo e, por isso, costumam ser descartados. Muitos algoritmos de minerao de dados tendem a minimizar a influncia dessas discrepncias ou mesmo elimin-las completamente. No entanto, aquilo que para algum pode soar como um rudo, para outra pessoa pode soar como um sinal. Dessa forma, este estudo ir tratar a existncia das discrepncias no conjunto total de dados adotando um conceito comum em estatstica, segundo o qual elas podem ser o resultado de duas diferentes funes de distribuio aplicadas a uma mesma populao, ou seja, duas subpopulaes distintas que coexistem em um mesmo ambiente ou contexto. Assim sendo, este trabalho tem por objetivo propor um novo mtodo para anlise de sries temporais, visando priorizar a identificao e a interpretao de discrepncias, baseado no uso de uma tcnica de clusterizao, atravs do algoritmo DBSCAN, e de anlise tempo-frequncia, atravs do algoritmo STGT. Espera-se que as discrepncias que venham a ser identificadas possam sinalizar as mudanas de comportamento no mercado de forma mais clara e no momento oportuno, de forma a contribuir na reduo da incerteza nas operaes de compra e venda de ativos, auxiliando assim os investidores no processo de tomada de deciso. Esse mtodo ser validado em um estudo de caso com sries temporais formadas por dados do mercado de aes brasileiro que estejam sendo ampla e regularmente divulgados ao pblico. Palavras-chave: Inteligncia Artificial, Minerao de Dados, Sries Temporais, Clusterizao, Anlise Tempo-Frequncia, Mercado de Aes, Bolsa de Valores.     KTVWXYZ[\]^_`abcdeh h@^Jjh@U^J h@0J h@5\h@5\^Jh@hSlh@5CJ \aJ KD VXY[\^_abcdefgh $5dh`5a$` $`a$gdSl? 0P1h:p@. 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