Título
[pt] PREDIÇÃO DO COMPORTAMENTO DO MERCADO FINANCEIRO UTILIZANDO NOTÍCIAS EM PORTUGUÊS
Título
[en] STOCK MARKET BEHAVIOR PREDICTION USING FINANCIAL NEWS IN PORTUGUESE
Autor
[pt] HERALDO PIMENTA BORGES FILHO
Vocabulário
[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA
Vocabulário
[pt] PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
Vocabulário
[pt] SVM
Vocabulário
[pt] CLASSIFICACAO DE TEXTOS
Vocabulário
[pt] MERCADO DE ACOES
Vocabulário
[en] MACHINE LEARNING
Vocabulário
[en] NATURAL LANGUAGE PROCESSING
Vocabulário
[en] SVM
Vocabulário
[en] TEXT CLASSIFICATION
Vocabulário
[en] ACTIONS MARKET
Resumo
[pt] Um conjunto de teorias financeiras, tais como a hipótese do mercado
eficiente e a teoria do passeio aleatório, afirma ser impossível prever o
futuro do mercado de ações baseado na informação atualmente disponível.
Entretanto, pesquisas recentes têm provado o contrário ao constatar uma
relação entre o conteúdo de uma notícia corrente e o comportamento de um
ativo. Nosso objetivo é projetar e implementar um algoritmo de predição
que utiliza notícias jornalísticas sobre empresas de capital aberto para
prever o comportamento de ações na bolsa de valores. Utilizamos uma
abordagem baseada em aprendizado de máquina para a tarefa de predição
do comportamento de um ativo nas posições de alta, baixa ou neutra,
utilizando informações quantitativas e qualitativas, como notícias sobre o
mercado financeiro. Avaliamos o nosso sistema em um dataset com seis mil
notícias e nossos experimentos apresentam uma acurácia de 68.57 porcento para a
tarefa.
Resumo
[en] 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.
Orientador(es)
RUY LUIZ MILIDIU
Banca
RUY LUIZ MILIDIU
Banca
MARCO ANTONIO CASANOVA
Banca
LEANDRO GUIMARAES MARQUES ALVIM
Catalogação
2015-08-27
Apresentação
2014-08-29
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25123@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25123@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25123
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