Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/13421
Tipo: Dissertação
Título: Dow Jones Index change prediction using text mining
Título(s) alternativo(s): Predição da variação do índice Dow Jones utilizando mineração de textos
Autor(es)/Inventor(es): Vale, Marcos Neves do
Orientador: Ebecken, Nelson Francisco Favilla
Resumo: Os recentes avanços nas técnicas de mineração de dados e textos permitem novas pesquisas sobre a previsão do mercado financeiro (TMFP). O objetivo deste trabalho é apresentar um novo modelo de previsão para as tendências do índice Dow Jones ao longo do dia. O modelo foi desenvolvido utilizando o RapidMiner juntamente com scripts SQL. O modelo utiliza-se de processos de mineração de texto existentes e uma nova técnica de alinhamento de dados obtida, de modo geral, a partir da coleta das notícias publicadas pelo Yahoo Finance e pelo Google Finance correspondentes às 5 ações com maior volume de negociações por minuto. A qualidade do modelo é medida pelos índices Precision, Recall e F-Measure. Os resultados obtidos foram excelentes e superam as técnicas descritas até o momento para esse fim. Além disso, o modelo mostrou-se robusto e eficiente, demonstrando que a utilização de técnicas de mineração de texto juntamente com a estratégia correta aplicada no mercado financeiro é uma alternativa a ser considerada e contribui para o estado da arte nessa área de pesquisa.
Resumo: The recent advances in data and text mining techniques are enabling new research on financial market prediction (TMFP). The purpose of this work is to present a new prediction model for Dow Jones index trends throughout the day. The model was developed using RapidMiner along with SQL scripts. The process uses existing text mining processes and a new alignment technique that is briefly made by picking up the news published by YahooFinance and Google Finance corresponded to the 5 stocks with highest trading volume in each minute. The quality of the model is measured by Precision, Recall and F-Measure indices. The results obtained were excellent and surpass existing techniques today and also in the literature for this purpose. The model proved to be robust and efficient, demonstrating that the use of text mining techniques along with the correct strategy applied in the financial market is an alternative to be considered and contributes to the state of the art in this area of research.
Palavras-chave: Finanças
Reconhecimento de texto
Mineração de dados
Assunto CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
Unidade produtora: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: Jun-2018
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: eng
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:Engenharia Civil

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