[en] PREDICTING TRENDS IN THE STOCK MARKET

[pt] PREDIZENDO TENDÊNCIAS NA BOLSA DE VALORES

[pt] JOAO PAULO FORNY DE MELO

[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA

[pt] GOOGLE TREND

[pt] PREDICAO DE SERIES TEMPORAIS

[pt] MERCADO DE ACOES

[en] MACHINE LEARNING

[en] GOOGLE TREND

[en] TIME SERIES FORECASTING

[en] ACTIONS MARKET

[pt] Investidores estão sempre à procura de uma vantagem. Porém, tradicionais teorias financeiras nos dizem que tentar predizer tendências na bolsa de valores é um esforço em vão, uma vez que seguem um passeio aleatório, i.e., um processo estocástico ou randômico. Além disso, afirma-se que o mercado é eficiente de maneira que sempre incorpora e reflete toda informação relevante, o que torna impossível bater o mercado. Recentemente, com o crescimento da web e aumento da disponibilidade de dados em conjunto com a evolução dos algoritmos de Aprendizado de Máquina, diversos trabalhos tem aplicado técnicas de Processamento de Linguagem Natural em notícias financeiras e dados de redes sociais para prever variações do preço de ações. Consequentemente, estão surgindo fortes evidências que o mercado pode, em algum grau, ser previsto. Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma aplicação baseada em Aprendizado de Máquina para realizar a predição de tendências no mercado de ações, i.e., variações negativas, positivas ou neutras de preços com granularidade de minuto. Avaliamos o sistema usando dados de cotação de ações da B3 (Brasil Bolsa Balcão), antiga BM&FBOVESPA, e um dataset de tópicos mais relevantes buscados no Google Search e seus artigos relacionados, que são disponibilizados pela plataforma Google Trends e coletados, minuto a minuto, de 15/08/2016 até 10/07/2017. Os experimentos mostram que esses dados provêem informação relevante para a tarefa em questão, onde conseguimos uma acurácia de 69.24 porcento para a predição de tendências do ativo PETR4, criando alguma

[en] Investors are always looking for an edge. However, traditional economic theories tell us that trying to predict short-term stock price movements is wasted effort, since it approximate a random walk, i.e., a stochastic or random process. Besides, these theories state that the market is efficient enough to always incorporate and reflect all relevant information, making it impossible to beat the market. In recent years, with the growth of the web and data availability in conjunction with advances in Machine Learning, a number of works are using Natural Language Processing to predict share price variations based on financial news and social networks data. Therefore, strong evidences are surfacing that the market can, in some level, be predicted. This work describes the development of an application based on Machine Learning to predict trends in the stock market, i.e., positive, negative or neutral price variations with minute granularity. We evaluate our system using B3 (Brasil Bolsa Balcão), formerly BM&FBOVESPA, stock quotes data, and a dataset with the most relevant topics of Google Search and its related articles, provided by the Google Trends platform and collected, minute by minute, from 08/15/2016 to 07/10/2017. The experiments show that this data provides useful information to the task at hand, in which we achieve 69.24 per cent accuracy predicting trends for the PETR4 stock, creating some leverage to make profits possible with intraday trading.

RUY LUIZ MILIDIU

HELIO CORTES VIEIRA LOPES

RUY LUIZ MILIDIU

MARCO ANTONIO CASANOVA

2018-08-02

2018-02-27

[pt] TEXTO

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INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34653@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34653@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34653