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Previous issue date: 2016-05-06 / FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA E AO DESENVOLVIMENTO CIENTIFICO E TECNOLÓGICO DO MARANHÃO / Predicting the behavior of stocks in the stock market is a challenging task, a lot of times related to unknown factors or influenced by very distinct natures of variables, which can range from high-profile news to the collective sentiment, expressed in publications on social networks. Such market volatility may represent considerable financial losses for investors. In order to forestall such variations other mechanisms to predict the behavior of assets in the stock market have been proposed, based on pre-existing indicator data. Such mechanisms only analyze statistical data, not considering the collective human sentiment. This work aims to develop a model to predict the stock market, based on analysis of sentiment and it will make use of techniques of artificial intelligence as natural language processing (PLN) and Support Vector Machines (SVM) to predict the active behavior. However, it should be emphasized that this model is intended to be an aid tool in the decision-making process that involves buying and selling shares on the stock market. / Predizer o comportamento das ações na bolsa de valores é uma tarefa desafiadora, muita vezes relacionada a fatores desconhecidos ou influenciados por variáveis de naturezas bem distintas, que podem ir desde notícias de grande repercussão até o sentimento coletivo, expresso em publicações de redes sociais. Tal volatilidade do mercado pode representar perdas financeiras consideráveis para os investidores. No intuito de se antecipar a tais variações já foram propostos outros mecanismos para predizer o comportamento de ativos na bolsa de valores, baseados em dados de indicadores pré-existentes. Tais mecanismos analisam apenas dados estatísticos, não considerando o sentimento humano coletivo. Este trabalho tem como finalidade desenvolver um modelo para predição da bolsa de valores, baseado na mineração de opinião e, para isso, fará uso de técnicas de Inteligência artificial como processamento de linguagem natural(PLN) e Máquinas de Vetor de Suporte(SVM) para predizer o comportamento do ativo. No entanto, convém ressaltar que o referido modelo tem como finalidade ser uma ferramenta de auxílio no processo de tomada de decisão que envolve a compra e venda de ações na bolsa de valores.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/297 |
| Date | 06 May 2016 |
| Creators | Lima, Milson Louseiro |
| Contributors | Labidi, Sofiane |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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