dc.contributorBorges, Geovany Araújo
dc.creatorAlves, Deborah Silva
dc.date.accessioned2016-01-26T12:08:03Z
dc.date.available2016-01-26T12:08:03Z
dc.date.created2016-01-26T12:08:03Z
dc.date.issued2016-01-26
dc.identifierALVES, Deborah Silva. Uso de técnicas de computação social para tomada de decisão de compra e venda de ações no mercado brasileiro de bolsa de valores. 2015. ix, 132 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/19345
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.26512/2015.10.T.19345
dc.description.abstractO rastreamento do sentimento público para predição de indicadores do mercado financeiro tem ganhado atenção tanto da academia quanto do mundo dos negócios. Entretanto, há várias questões em relação à precisão e significância de modelos que necessitam ser aprimorados. Nesse sentido, este trabalho propõe analisar o relacionamento entre dados obtidos da rede social Twitter em português e do mercado de ações brasileiro através de um sistema de auxílio a tomada de decisão que realiza compra e venda de ações. Para isso, foram coletadas mensagens postadas de agosto de 2013 a abril de 2015 que continham palavras relacionadas às ações de nove empresas brasileiras expressivas no mercado de ações, e dados de volume e preço dessas na Bovespa. Sobre os dados advindos do Twitter, foram aplicadas técnicas para análise de sentimento e tendência para obtenção de indicadores que inicialmente foram relacionados estatisticamente com os da Bovespa e, posteriormente, usados no sistema simulador. Os resultados obtidos demonstraram que o investimento nessa área é promissor apesar dos grandes desafios que esta impõe.
dc.languagePortuguês
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dc.rightsAcesso Aberto
dc.titleUso de técnicas de Computação Social para tomada de decisão de compra e venda de ações no mercado brasileiro de bolsa de valores
dc.typeTesis


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