Processamento de linguagem natural para detecção de padrões no mercado de ações brasileiro
Abstract
Por meio de mídias sociais, influenciadores são capazes de atingir milhares de pessoas.
No mercado financeiro não é diferente, tuítes de tais pessoas podem vir a influenciar no
valor das ações. Neste trabalho propõe-se a utilização de Processamento de Linguagem
Natural (PLN) e do algoritmo Apriori para identificar associações entre o comportamento
dos preços das ações com o sentimento expresso no Twitter. A abordagem principal é
analisar dados estruturados e não-estruturados, utilizando conceitos de PLN e regras de
associação para identificar os principais
players
capazes de influenciar as massas e ter
algum impacto no preço das ações, ou ainda, os movimentos sociais anômalos capazes
de provocar algum impacto. Encontrou-se associações apenas em alguns períodos a curto
prazo, onde em todas as ações identificou-se períodos que o sentimento predominante é
expresso após a alteração no preço, não ultrapassando um período de 15 dias.
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