Exame de Qualificação de Tese de Doutorado de José Gildo de Araújo Júnior

postado em 15 de fev de 2016 03:15 por Coordenação da Pós-graduação em Computação da UFCG
Candidato: José Gildo de Araújo Júnior
Título do trabalho: Previsão da BM&FBOVEPSA via Processamento de Notícias e suas Repercussões em Redes Sociais
Orientador(es): Leandro Balby Marinho

Data: 04/03/2016
Horário: 09:30
Local: Auditório CEEI

Banca examinadora:(mais detalhes abaixo) Adriano Cesar Machado Pereira (UFMG), Paulo Salgado Gomes de Matos (UFPE), Cláudio Campelo (UFCG), Nazareno Andrade (UFCG). 
Resumo: Hé mais de uma década pesquisadores e analistas de mercado vem apresentando indícios da previsibilidade de mercados acionários. Análises de previsibilidade realizadas em bolsas da China, Turquia, Hong Kong, Italia, Tehan e EUA mostraram que o modelo aleatório que é apoiado pela hipótese de eficiência de mercado, não se sustenta. O fato é que quando foi planteada em 1970 a hipótese de eficiência de mercado não tinha possibilidade de considerar eventos como o aumento da capacidade de processamento dos computadores, o desenvolvimento de técnicas de aprendizagem de máquina, a publicação de notícias online e a exposição em tempo real da opinião de investidores em redes sociais. Tais elementos abrem margem para potencializar o lucro de investidores a medida que torna mais simples a gestão do risco, a compreensão do cenário econômico e até a previsão da variação de índices e ações. Este trabalho visou conhecer as relações e impactos que as notícias publicadas em jornais online mantinham com o mercado acionário nacional (BM&FBOVESPA). Para isso foram coletadas notícias econômicas publicadas em jornais de alta circulação no Brasil entre 2000 e 2015, seus comentários e suas repercussões nas redes sociais Twitter, Facebook, LinkedIn e GooglePlus. A análise de correlação revelou uma correlação inversa 48% entre o índice Bovespa e notícias publicadas via jornal Estadão e compartilhadas via Facebook. Além disso, por meio da análise de polaridade verificou-se que a quantidade de notícias positivas publicadas é, em média, 3:5 vezes superior ao de negativas, e que, apesar disso, as notícias negativas são mais repercutivas nas redes sociais que as positivas. Por fim, foi desenvolvido um modelo de predição, baseado em árvore de decisão, capaz de prever o índice Bovespa com precisão de 44%, superando tanto os modelos aleatórios quanto baseados em redes neurais de mesmo propósito.
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