Elisângela Lopes de Faria
Resumo
Nesta dissertação a técnica de mineração de textos é utilizada para prever o mercado de ações no Brasil, em particular o índice Bovespa, que representa o principal indicador do mercado acionário brasileiro. Para esta finalidade foram processadas notícias macroeconômicas e financeiras, divulgadas nos principais sites de notícias do Brasil, juntamente com as séries temporais das cotações do indicador estudado no período de fevereiro de 2010 a junho de 2011. Diferentes modelos de previsão foram testados com várias configurações de parâmetros. Osresultados obtidos foram quantificados através das métricas de avaliação acurácia, precisão, recalle medida-F e os mesmos demostraram que é possível prever o Ibovespa com uma acurácia de 66%. Por fim uma estratégia de negociação foi desenvolvida e a mesma reportou uma lucratividade de 33%.
Abstract
In this thesis the technique of text mining is usedto predict the stock market in Brazil, particularly the Bovespa index, which represents the main indicator of the Brazilian stock market. For this purpose were processed macroeconomic and financial news, published in major news sites in Brazil, along with time series of quotations from the indicator studied from February 2010 to June 2011. Different predictive models were tested with various parameter settings. The results were quantified using the metrics of evaluation accuracy, precision, recall and F-measure and they demonstrated that one can predict the Ibovespa with an accuracy of 66%. Finally a trading strategy was developed and it reported a profit of 33%.
