Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/9762
Tipo: Tese
Título: Stock price change prediction using news text mining
Autor(es)/Inventor(es): Beckmann, Marcelo
Orientador: Ebecken, Nelson Francisco Favilla
Coorientador: Lima, Beatriz de Souza Leite Pires de
Resumo: Com o advento da Internet como um meio de propagação de notícias em formato digital, veio a necessidade de entender e transformar esses dados em informação. Este trabalho tem como objetivo apresentar um processo computacional para predição de preços de ações ao longo do dia, dada a ocorrência de notícias relacionadas às companhias listadas no índice Down Jones. Para esta tarefa, um processo automatizado que coleta, limpa, rotula, classifica e simula investimentos foi desenvolvido. Este processo integra algoritmos de mineração de dados e textos já existentes, com novas técnicas de alinhamento entre notícias e preços de ações, pré-processamento, e assembleia de classificadores. Os resultados dos experimentos em termos de medidas de classificação e o retorno acumulado obtido através de simulação de investimentos foram maiores do que outros resultados encontrados após uma extensa revisão da literatura. Este trabalho também discute que a acurácia como medida de classificação, e a incorreta utilização da técnica de validação cruzada, têm muito pouco a contribuir em termos de recomendação de investimentos no mercado financeiro. Ao todo, a metodologia desenvolvida e resultados contribuem com o estado da arte nesta área de pesquisa emergente, demonstrando que o uso correto de técnicas de mineração de dados e texto é uma alternativa aplicável para a predição de movimentos no mercado financeiro.
Resumo : Along with the advent of the Internet as a new way of propagating news in a digital format, came the need to understand and transform this data into information. This work presents a computational framework that aims to predict the changes of stock prices along the day, given the occurrence of news articles related to the companies listed in the Down Jones Index. For this task, an automated process that gathers, cleans, labels, classifies, and simulates investments was developed. This process integrates the existing data mining and text algorithms, with the proposal of new techniques of alignment between news articles and stock prices, pre-processing, and classifier ensemble. The result of experiments in terms of classification measures and the Cumulative Return obtained through investment simulation outperformed the other results found after an extensive review in the related literature. This work also argues that the classification measure of Accuracy and incorrect use of cross validation technique have too few to contribute in terms of investment recommendation for financial market. Altogether, the developed methodology and results contribute with the state of art in this emerging research field, demonstrating that the correct use of text mining techniques is an applicable alternative to predict stock price movements in the financial market.
Palavras-chave: Engenharia civil
Finanças
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
Editor: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: Mar-2017
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: eng
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:Engenharia Civil

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