Processamento de linguagem natural para detecção de padrões no mercado de ações brasileiro
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Data
2022-02-11Autor
Pereira, Francielle Vasconcellos
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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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