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As abordagens de inteligência computacional, tais como sistemas nebulosos e redes neurais artificiais, têm-se gradualmente estabelecido como ferramentas robustas para a tarefa de aproximação de sistemas não-lineares complexos e previsão de séries temporais. Em aplicações envolvendo a área de Finanças, evidências empíricas anteriores indicam que modelos de inteligência computacional são mais precisos, dada sua maior capacidade em capturar não-linearidades e outros fatos estilizados presentes em séries financeiras. Nesse sentido, este artigo investiga a hipótese de que os modelos matemáticos de redes neurais perceptron multicamadas, redes neurais função de base radial e o sistema nebuloso Takagi-Sugeno (TAKAGI; SUGENO, 1985) são capazes de fornecer uma previsão fora-da-amostra mais acurada que os modelos auto-regressivos de médias móveis (ARMA) e auto-regressivo de médias móveis supondo heterocedasticidade condicional auto-regressiva (ARMA-GARCH). O desempenho de previsão um-passo-à-frente dos modelos foi comparado utilizando-se séries de retorno da taxa de câmbio real/dólar (R$/US$) com freqüências de 15 minutos, 60 minutos, 120 minutos, diária e semanal. Resultados indicam que o desempenho dos modelos está diretamente relacionado à freqüência observada das séries. Além disso, os modelos de redes neurais obtiveram um desempenho superior em relação aos demais modelos considerados. A avaliação da estratégia de negociação estabelecida com base nas previsões geradas pelos modelos indicou que estratégias baseadas em modelos de redes neurais forneceram retornos superiores em relação àquelas baseadas em modelos ARMA e ARMA-GARCH e também em relação à estratégia buy-and-hold. Computational intelligence approaches, such as artificial neural networks and fuzzy systems, have become popular tools in approximating complicated nonlinear systems and time series forecasting. In Finance applications, there is evidence that these computational intelligence models are able to provide a more accurate forecast given their capacity for capturing nonlinearities and other stylized facts of financial time series. Thus, this paper investigates the hypothesis that the mathematical models of multilayer perception, radial basis function neural networks (NN), and the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy systems are able to provide a more accurate out-of-sample forecast than the traditional AutoRegressive Moving Average (ARMA) and ARMA Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity (ARMA-GARCH) models. Using a series of Brazilian exchange rate (R$/US$) returns with 15 minutes, 60 minutes, 120 minutes, daily and weekly basis, the one-step-ahead forecast performance is compared. The results indicate that forecast performance is strongly related to the series' frequency, possibly due to nonlinearities effects. Besides, the forecasting evaluation shows that NN models perform better than the ARMA and ARMA-GARCH ones. In the trade strategy based on forecasts, NN models achieved higher returns when compared to a buy-and-hold strategy and to the other models considered in this study.