Simulador multi-agente para o mercado eléctrico

Esta dissertação, apresenta um simulador multi-agente para o mercado eléctrico. Neste simulador agentes heterogéneos, racionalmente limitados e com capacidade de aprendizagem, co-evoluem dinamicamente. O modelo de mercado apresentado é inspirado no mercado diário do MIBEL. É um modelo Pool, gerido por uma entidade operadora de mercado, onde compradores e vendedores podem licitar energia. No lado vendedor, empresas produtoras licitam a energia das suas unidades produtoras em pares quantidadepre ço. Por outro lado, uma vez que o cenário simulado é um mercado de venda, o comprador apresenta uma procura xa, i.e., submete apenas quantidades de energia. Todas as entidades do mercado eléctrico são vistas no sistema multi-agente, modelado através da plataforma INGENIAS, como agentes autónomos. Pelos resultados obtidos nas experiências feitas, confere-se que o simulador é uma ferramenta de apoio à tomada de decisão, pois ajuda a compreender o comportamento emergente do mercado e avalia o impacto das acções escolhidas, manualmente, pelo utilizador ou, automaticamente, atrav és da aprendizagem por reforço. A aprendizagem por reforço visa facilitar a tomada de decisão humana na venda de energia, licitando a energia das unidades produtoras de forma a maximizar os lucros.

Distribuição digital de música: perspectiva tecnológica emergente para o mercado português

Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

Técnicas de mineração de dados aplicadas ao mercado de capitais

Este trabalho tem como objectivo a criação de modelos, resultantes da aplicação de algoritmos e técnicas de mineração de dados, que possam servir de suporte a um sistema de apoio à decisão útil a investidores do mercado de capitais. Os mercados de capitais, neste caso particular a Bolsa de Valores, são sistemas que gera diariamente grandes volumes de informação, cuja análise é complexa e não trivial para um investidor não profissional. Existem muitas variáveis que influenciam a decisão a tomar sobre a carteira de acções (vender, manter, comprar). Estas decisões têm como objectivo a maximização do lucro. Assim, um sistema que auxilie os investidores na tarefa de análise será considerado uma mais-valia. As decisões de um profissional são normalmente baseadas em dois tipos de análise: Fundamental e Técnica. A Análise Fundamental foca-se nos indicadores da “saúde financeira” da empresa, tendo como base a informação disponibilizada pela mesma. Por outro lado , a Análise Técnica, que será o foco deste trabalho, assenta na observação de indicadores estatísticos construídos com base no comportamento passado da acção. O recurso a estas análises permite aos investidores obterem alguma informação sobre a tendência da acção (subida ou descida). As análises apresentadas requerem um bom conhecimento do domínio do problema e tempo, o que as torna pouco acessíveis, sobretudo para os pequenos investidores. Com o intuito de democratizar o acesso a este tipo de investimentos, este trabalho, recorre a algoritmos de mineração de dados, tais como, árvores de classificação e redes neuronais que possam servir de base à construção de um modelo de suporte a obstáculos que podem impedir o investidor comum de entrar na Bolsa, designadamente o tempo gasto na análise e a complexidade da mesma, entre outros. Para a criação de modelos capazes de responder às expectativas, são realizados diversos ensaios recorrendo a vários algoritmos e conjuntos de dados, na busca do que melhor se adequa ao problema. Contudo é de ressalvar que a decisão de investimento estará sempre do lado do investidor, uma vez que o modelo deve permitir unicamente alimentar um sistema de apoio.