Predição do preço de ações através de portais de notícias

Abstract

A tecnologia avança a cada dia, e quanto mais ferramentas, aplicações e redes de informação são desenvolvidas, estes tipos de sistemas de informação vêm facilitando cada vez mais a divulgação de informação através da internet, torna-se cada vez mais comum o compartilhamento de informações dos mais variados tipos, desde registros de momentos pessoais, até informações e notícias sobre empresas e lançamento de produtos. Baseado nessa premissa do compartilhamento de informações através da internet, este trabalho tem como principal objetivo identificar se existe alguma correlação entre notícias divulgadas na internet por portais de informação e a flutuação do valor de ações de empresas na bolsa de valores brasileira, a B3. Utilizando técnicas e algoritmos de processamento de linguagem natural para tentar transformar o conteúdo de uma notícia para que este possa ser classificado em um formato compreensível pela máquina, aliados a algoritmos de predição que tentam identificar padrões e correlações entre diferentes dados, este trabalho tem como um de seus objetivos específicos criar um modelo de predição que correlacione informações relativas às transações de ações de uma empresa com as notícias divulgadas durante um dia, sendo estas notícias referentes às empresas específicas em estudo. Com estas informações se procura predizer se a tendência do valor de ação é de subida, queda ou estagnação. Este trabalho utilizou grandes empresas de tecnologia como alvo do estudo, uma vez que por serem famosas e internacionais, é esperado um maior fluxo de notícias relacionadas a elas. Outro fator é o de estarem presentes na bolsa de valores brasileira com uma maior movimentação de ações. Serão estudadas ações e notícias de Apple, Microsoft e Tesla Motors.

Technology becomes more and more advanced each day. As more tools, applications and information networks are created, this kind of information systems provides and facilitates the spread of information throughout the internet. It becomes more common to share all types of information, from important personal moments to companies and products news. Based on this premise of the popularization of information share over the internet, this paper has the main goal of identifying whether there is any correlation between news shared by communication portals and the fluctuation of the companies stock prices, on the Brazilian stock exchange, the B3. Using natural language processing algorithms and techniques to try to transform the news content and classify this information into a format that computers can understand and process, allied to prediction algorithms that try to identify patterns and correlations between the stocks transaction data of a company, this paper has as a specific goal of creating a prediction model that correlates a company’s stock transactions information with the company's news shared on internet communication portals of a same day. With this information, this study tries to predict whether the tendency of a stock price is to go up, down or maintain on the same level. This paper studies big technology companies. Since they are international, world wide known companies, it is expected that online portals should publish a greater number of news about them than barely known companies. Another reason for choosing these companies is the fact that they are on the Brazilian stock exchange with a considerable stock move amount. The stocks and news of Apple, Microsoft and Tesla Motors are the ones to be studied.