Uso de técnicas de Computação Social para tomada de decisão de compra e venda de ações no mercado brasileiro de bolsa de valores

Abstract

O 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.