XINFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital
Título: STOCK MARKET BEHAVIOR PREDICTION USING FINANCIAL NEWS IN PORTUGUESE Autor: HERALDO PIMENTA BORGES FILHO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 25123
Catalogação: 27/08/2015 Liberação: 07/10/2015 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25123&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25123&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25123
Resumo:
Título: STOCK MARKET BEHAVIOR PREDICTION USING FINANCIAL NEWS IN PORTUGUESE Autor: HERALDO PIMENTA BORGES FILHO
Nº do Conteudo: 25123
Catalogação: 27/08/2015 Liberação: 07/10/2015 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25123&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25123&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25123
Resumo:
A set of financial theories, such as the eficient market hypothesis and
the theory of random walk, says it is impossible to predict the future of
the stock market based on currently available information. However, recent
research has proven otherwise by finding a relationship between the content
of a news and current behavior of an stock. Our goal is to develop and
implement a prediction algorithm that uses financial news about joint-stock
company to predict the stock s behavior on the stock exchange. We use an
approach based on machine learning for the task of predicting the behavior
of an stock in positions of up, down or neutral, using quantitative and
qualitative information, such as financial. We evaluate our system on a
dataset with six thousand news and our experiments indicate an accuracy
of 68.57 percent for the task.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
