Previsão do retorno acionário do mercado brasileiro com o uso de dados textuais, notícias especializadas do G1 e técnicas de aprendizado de máquina supervisionado.

Santos, Haroldo Rair Melo dos

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Tipo:	TCC
Título:	Previsão do retorno acionário do mercado brasileiro com o uso de dados textuais, notícias especializadas do G1 e técnicas de aprendizado de máquina supervisionado.
Autor(es):	Santos, Haroldo Rair Melo dos
Primeiro Orientador:	Xavier, Gustavo Correia
Resumo:	O objetivo deste estudo foi investigar e prever o retorno acionário do mercado brasileiro medido através dos índices da Bovespa, durante o período de dezembro de 2020 até maio de 2023. Utilizou-se para tal, o uso de dados textuais, das notícias especializadas de economia e política do portal G1, que foram analisados por meio de ferramentas de aprendizado de Máquina Supervisionado. Este estudo se concentra na análise da relação entre o sentimento expresso em notícias financeiras e as flutuações nos preços do mercado acionário brasileiro, tendo como base em uma revisão de literatura que abordou os princípios do mercado eficiente e examinou o comportamento e sentimento dos investidores, além de mostrar modelos de predições e ferramentas de Web Scraping. Os dados textuais relacionados a notícias financeiras ao conduzir o estudo e na coleta de informações, resultam em uma amostra de 17.999 notícias, os resultados destacam a predominância de médias negativas em certos períodos, muitas vezes relacionadas a eventos econômicos e políticos significativos, além disso, a análise explorou a evolução dos sentimentos ao longo do tempo, revelando flutuações notáveis e tendências anuais. Este estudo reforça a importância da análise de sentimentos em notícias financeiras como um recurso valioso para prever as tendências do mercado de ações no Brasil e destaca o potencial da combinação de técnicas de Machine Learning com análise de texto.
Abstract:	Não se encontra no trabalho
Palavras-chave:	Machine Learning Aprendizado de Máquina Previsão Sentimentos
CNPq:	CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editor:	Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição:	UFPB
Departamento:	Administração
Tipo de Acesso:	Acesso aberto
URI:	https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31404
Data do documento:	17-Nov-2023
Aparece nas coleções:	TCC - Administração - CCHSA

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