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Este artigo apresenta uma estratégia de alta freqüência baseada em Redes Neurais Profundas (DNNs). O DNN foi treinado na hora atual (hora e minuto) e \ (n \) - pseudo-retornos de um minuto, desvios padrão de preços e indicadores de tendência para prever o próximo preço médio de um minuto. As previsões do DNN são usadas para construir uma estratégia de negociação de alta freqüência que compra (vende) quando o próximo preço médio previsto está acima (abaixo) do último preço de fechamento. Os dados utilizados para treinamento e teste são as transações AAPL tick-by-tick de setembro a novembro de 2008. O DNN mais encontrado possui uma precisão direcional de 66%. Esta estratégia produz 81% de negócios bem sucedidos durante o período de teste. 7. Silêncio ajuda: Qualquer bom entrevistador sabe do poder que uma boa e duradoura pausa tem em uma situação de negociação. As pessoas têm tendência a preencher os espaços, e, para tal, falam. Fique atento a isso e crie situações propositalmente, em que o outro é tentado a falar e acaba por fornecer informações valiosas.
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Para ter lucro, você precisa comprar um ativo por um preço baixo e vender por um preço mais alto. A diferença entre esses dois valores é o seu lucro. Então, é preciso saber exatamente qual ativo comprar e qual o melhor momento de comprar para conseguir lucro.
Dentre as contribuições de Juran estão a “Análise de Pareto” e o conceito dos “poucos vitais e muitos triviais”. Pelas suas contribuições Juran recebeu 40 prêmios de 12 países diferentes. 25 EconomiA, Selecta, Brasília(DF), v.5, n.3, p, dez Tabela 3. Teste de Linearidade [15] e H 0L [16] d q ipc 0,003 0,050 0,045 0,070 0,028 0,005 0,008 0,546 0,534 0,598 0,697 0,718 q ipa 0,626 0,350 0,359 0,490 0,327 0,401 0,569 0,636 0,857 0,833 0,592 0,497 Notas: Probabilidades do teste F da hiptese nula de linearidade (Granger e Terasvirta (1993) e Terasvirta (1994)). Paridade do Poder de Compra: O Modelo de Reversão Não Linear para o Brasil.
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