Aplicação de aprendizado de máquina para rebalanceamento de carteira de investimentos.

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dc.contributor	Universidade Federal de Santa Catarina.	pt_BR
dc.contributor.advisor	Zibetti, André Wüst
dc.contributor.author	Oliveira, Guilherme Cardoso de
dc.date.accessioned	2026-07-12T17:49:16Z
dc.date.available	2026-07-12T17:49:16Z
dc.date.issued	2026-07-08
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/274071
dc.description	TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação.	pt_BR
dc.description.abstract	O projeto propõe o desenvolvimento e a avaliação de um agente de Aprendizado por Reforço, baseado no algoritmo Proximal Policy Optimization (PPO), para o rebalanceamento dinâmico de uma carteira de fundos de índice (ETFs) do mercado brasileiro.	pt_BR
dc.format.extent	120 p.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.publisher	Florianópolis, SC.	pt_BR
dc.rights	Open Access.	en
dc.subject	Aprendizado por reforço	pt_BR
dc.subject	Otimização de portfólio	pt_BR
dc.subject	Macroeconomia	pt_BR
dc.subject	PPO	pt_BR
dc.title	Aplicação de aprendizado de máquina para rebalanceamento de carteira de investimentos.	pt_BR
dc.type	TCCgrad	pt_BR

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TCC.pdf	3.064Mb	PDF	View/Open