Aplicação de Inteligência Artificial na previsão de séries temporais para preços da soja

Abstract

Esta tese de mestrado investigará a aplicação de inteligência artificial na previsão de séries temporais para os preços da soja. Este estudo abordará como fatores climáticos e tendências históricas atuam sobre o mercado da soja, utilizando técnicas avançadas de inteligência artificial para analisar e prever variações de preço desta commodity agrícola. A pesquisa combinará análise estatística e modelagem preditiva, integrando dados climáticos e históricos para gerar análises mais precisas. O objetivo é fornecer insights valiosos para agricultores, comerciantes e investidores em commodity agrícola na bolsa de valores, possibilitando uma melhor tomada de decisão. Esta abordagem multidisciplinar contribuirá significativamente para os campos da ciência de dados, investimento em commodities agrícolas na bolsa de valores e na economia agrícola, demonstrando a aplicabilidade prática da inteligência artificial em um mercado complexo.

This master's thesis will investigate the application of artificial intelligence in time series forecasting for soybean prices. This study will address how climatic factors and historical trends affect the soybean market, using advanced artificial intelligence techniques to analyze and predict price variations of this agricultural commodity. The research will combine statistical analysis and predictive modeling, integrating climatic and historical data to generate more accurate analyses. The goal is to provide valuable insights for farmers, traders, and investors in agricultural commodities on the stock exchange, enabling better decision-making. This multidisciplinary approach will contribute significantly to the fields of data science, agricultural commodity investment on the stock exchange, and agricultural economics, demonstrating the practical applicability of artificial intelligence in a complex market.