Análise do comportamento do mercado de acções utilizando técnicas de data mining

• Autor(a) principal: Perfeito, Pedro Miguel
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/2798
• topic: Sistema de Apoio à Decisão; Data Mining; Knowledge Discovery in Data; Business intelligence; ETL; Data Warehousing; Decision Support Systems; Data Mining; Knowledge Discovery in Data

No actual contexto económico, o valor da informação assume cada vez mais importância nos hábitos e costumes de cada cidadão. Cotações do barril do petróleo, taxas euribor, índices accionistas, taxa de inflação, entre outros, chegam-nos diariamente às nossas casas através da comunicação social. O seu estudo assume cada vez mais importância, principalmente pela na necessidade em identificar o seu impacto no nosso quotidiano. A aplicação de técnicas de Data Mining (DM) na tentativa de prever o movimento do Mercado de Acções, nunca foi um assunto muito bem aceite, principalmente pelos economistas e pelo mundo académico. É uma área de elevada complexidade, e o facto de a mesma envolver dinheiro, implica que a sua investigação, principalmente bem sucedida, não seja tornada pública. Contudo, estas técnicas existem e são cada vez mais utilizadas, não só nos mercados financeiros, como praticamente em todos os outros sectores de actividade. Esta dissertação começa por fazer uma abordagem ao complexo mundo do mercado de acções, numa tentativa de o desmistificar um pouco. Posteriormente, e com base em regras de investimento normalmente aplicadas pelos investidores profissionais, é apresentado um modelo de uma rede neuronal artificial, que prevê numa base diária, a decisão de comprar, manter ou vender um determinado activo, sendo a mesma, suportada por um sistema de apoio à decisão para a monitorização e análise da evolução das decisões tomadas.