Inteligência artificial aplicada ao mercado financeiro: uma revisão de literatura
dc.contributor.advisor | Carvalho, Valdemir Galvão de | |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5422479849198033 | pt_BR |
dc.contributor.author | Ramalho, Felipe Dantas | |
dc.contributor.referees1 | Felipe, Israel José dos Santos | |
dc.contributor.referees1ID | https://orcid.org/0000-0001-8608-0029 | pt_BR |
dc.contributor.referees1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4608734331831234 | pt_BR |
dc.contributor.referees2 | Amaral, Fernando Roberto Cavalcante Bandeira do | |
dc.contributor.referees2Lattes | http://lattes.cnpq.br/8127210411125991 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2025-03-19T14:48:09Z | |
dc.date.available | 2025-03-19T14:48:09Z | |
dc.date.issued | 2025-01-17 | |
dc.description.abstract | This work aimed to analyze the impacts of the application of Artificial Intelligence (AI) techniques in the global financial market, with an emphasis on their contributions to stock price forecasting, risk analysis, automation of financial decisions, and portfolio management. Through a narrative literature review, 15 articles published between 2010 and 2025 were investigated, allowing us to identify patterns, technological advances, and challenges related to the integration of AI in the financial sector. The results revealed that AI plays an essential role in the analysis of large volumes of data in real time, offering more accurate forecasts, greater operational efficiency, and personalized strategies for investors. Models such as artificial neural networks and Monte Carlo simulation were explored as tools to deal with the complexity and volatility of the financial market. Despite the benefits, the challenges associated with the adoption of AI were widely discussed. Issues such as dependence on historical data, lack of explainability of models, and algorithmic biases were identified as significant barriers. In addition, ethical and regulatory aspects emerge as central concerns, requiring attention in the responsible implementation of these technologies. It is concluded that AI, when strategically integrated, transforms financial processes, optimizing decision-making, expanding accessibility to technological solutions and promoting democratization in the financial market. However, its application requires continuous attention to ethical and technical challenges so that its potential can be fully exploited. | pt_BR |
dc.description.resumo | Este trabalho teve como objetivo geral analisar os impactos da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) no mercado financeiro global, com ênfase em suas contribuições para a previsão de preços de ações, análise de riscos, automação de decisões financeiras e gestão de portfólios. Por meio de uma revisão narrativa da literatura, foram investigados 15 artigos publicados entre 2010 e 2025, permitindo identificar padrões, avanços tecnológicos e desafios relacionados à integração da IA no setor financeiro. Os resultados revelaram que a IA desempenha um papel essencial na análise de grandes volumes de dados em tempo real, oferecendo previsões mais precisas, maior eficiência operacional e estratégias personalizadas para investidores. Modelos como redes neurais artificiais e simulação de Monte Carlo foram explorados como ferramentas para lidar com a complexidade e a volatilidade do mercado financeiro. Apesar dos benefícios, os desafios associados à adoção da IA foram amplamente discutidos. Questões como a dependência de dados históricos, a falta de explicabilidade dos modelos e os vieses algorítmicos foram identificadas como barreiras significativas. Além disso, aspectos éticos e regulamentares emergem como preocupações centrais, exigindo atenção na implementação responsável dessas tecnologias. Conclui-se que a IA, quando integrada estrategicamente, transforma os processos financeiros, otimizando a tomada de decisões, ampliando a acessibilidade a soluções tecnológicas e promovendo a democratização no mercado financeiro. Contudo, sua aplicação requer atenção contínua aos desafios éticos e técnicos para que seu potencial seja plenamente aproveitado. | pt_BR |
dc.identifier.citation | RAMALHO, Felipe Dantas, Inteligência artificial aplicada ao mercado financeiro: uma revisão de literatura. Orientador: Valdemir Galvão de Carvalho. 2025. 31f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Administração, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, RN, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/63071 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Departamento de Ciências Administrativas | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRN | pt_BR |
dc.publisher.program | Administração | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Administração | pt_BR |
dc.subject | Mercado financeiro | pt_BR |
dc.subject | Previsão de preços | pt_BR |
dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject | Administration | pt_BR |
dc.subject | Financial market | pt_BR |
dc.subject | Price forecasting | pt_BR |
dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO | pt_BR |
dc.title | Inteligência artificial aplicada ao mercado financeiro: uma revisão de literatura | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
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