Análise de sentimentos aplicada ao apoio à decisão em mercado financeiro

• Processo: 18/24371-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Guilherme Palermo Coelho
• Beneficiário: Brenda Alexsandra Januário
• Instituição Sede: Faculdade de Tecnologia (FT). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Assunto(s): Mercado financeiro Bolsa de valores Ações (finanças) Sistemas de apoio à decisão Mineração de dados Mineração de texto Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Sentimentos | Mercado de Ações | Mineração de Textos | Mineração de Dados

Resumo

O investimento no mercado de ações tem crescido no Brasil nos últimos dois anos, principalmente quando se leva em conta o número de investidores individuais. Segundo dados de setembro de 2018, o crescimento no número deste tipo de investidor já é de 18% quando comparado ao final de 2017. Diante deste cenário, é cada vez mais importante compreender melhor as oscilações do mercado de ações e desenvolver ferramentas computacionais de apoio à decisão para este tipo de investimento. Sendo assim, o presente trabalho busca contribuir neste sentido explorando a análise automática de sentimentos em notícias relacionadas a empresas listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBovespa) e verificando a existência de relações entre o sentimento médio identificado nas notícias associadas a uma dada empresa, em um dado período, e os valores de fechamento de suas ações na bolsa. Para isso, serão desenvolvidas aqui as seguintes atividades: (I) construção de uma base de notícias relacionada a uma empresa listada na BM&FBovespa e rotulação manual do sentimento associado a cada notícia; (II) adaptação de um dicionário de sentimentos, voltado para o domínio de mercado financeiro, para o idioma português; (III) realização de uma análise de correlação entre o sentimento médio observado para as notícias coletadas e os valores de fechamento das ações da empresa em questão; e (IV) aplicação de duas estratégias de análise automática de sentimentos à base de dados criada, sendo uma baseada em utilização de métodos de mineração de textos e outra em aprendizado de máquinas, e comparação dos resultados. Este projeto está diretamente relacionado a uma pesquisa de doutorado atualmente em desenvolvimento no grupo de pesquisas HighPIDS (http://highpids.ft.unicamp.br).