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  • Dissertação (Mestrado)

    Assimilating sentiment analysis in reinforcement learning for intelligent trading (2023)

    Paiva, Francisco Caio Lima; Costa, Anna Helena Reali (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA APRENDIZAGEM, REDES NEURAIS, LINGUAGEM NATURAL, MERCADO FINANCEIRO

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PAIVA, Francisco Caio Lima. Assimilating sentiment analysis in reinforcement learning for intelligent trading. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20102023-152926/. Acesso em: 30 abr. 2024.

    • APA

      Paiva, F. C. L. (2023). Assimilating sentiment analysis in reinforcement learning for intelligent trading (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20102023-152926/

    • NLM

      Paiva FCL. Assimilating sentiment analysis in reinforcement learning for intelligent trading [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20102023-152926/

    • Vancouver

      Paiva FCL. Assimilating sentiment analysis in reinforcement learning for intelligent trading [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20102023-152926/

  • Artigo de periodico

    Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market (2022)

    Felizardo, Leonardo Kanashiro ; Brandimarte, Paolo; Del Moral Hernandez, Emilio ; Costa, Anna Helena Reali ; Matsumoto, Elia Yathie; Paiva, Francisco Caio Lima; Graves, Catharine de Vita

    Source: Expert Systems with Applications. Unidade: EP

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FELIZARDO, Leonardo Kanashiro et al. Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market. Expert Systems with Applications, v. 202, p. 117259, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117259. Acesso em: 30 abr. 2024.

    • APA

      Felizardo, L. K., Brandimarte, P., Del Moral Hernandez, E., Costa, A. H. R., Matsumoto, E. Y., Paiva, F. C. L., & Graves, C. de V. (2022). Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market. Expert Systems with Applications, 202, 117259. doi:10.1016/j.eswa.2022.117259

    • NLM

      Felizardo LK, Brandimarte P, Del Moral Hernandez E, Costa AHR, Matsumoto EY, Paiva FCL, Graves C de V. Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market [Internet]. Expert Systems with Applications. 2022 ;202 117259.[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117259

    • Vancouver

      Felizardo LK, Brandimarte P, Del Moral Hernandez E, Costa AHR, Matsumoto EY, Paiva FCL, Graves C de V. Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market [Internet]. Expert Systems with Applications. 2022 ;202 117259.[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117259
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