Análise preditiva do mercado de ações com processamento de linguagem natural

• Autor(a) principal: Piloneto, Julia
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Vieira, Mateus, Hecht, Renan
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional Uninter
• Texto Completo: https://repositorio.uninter.com/handle/1/1386
• topic: Inteligência Artificial; Big Data; Linguagem Natural; Python; Mercado de Ações

Este projeto tem o objetivo de prever o valor de ações diversas no mercado de ações brasileira (B3) utilizando notícias disponibilizadas em sites online sobre a empresa as quais pertencem. Para tal, foi desenvolvido uma solução utilizando a linguagem Python no ambiente do Google Colab, nele o usuário define o nome da empresa que deseja pesquisar e um Web Crawler automaticamente retorna os links das notícias desta empresa, estes links são então acessados e o seu conteúdo é copiado, resumido e gravado em um arquivo de texto. Em seguida, estes dados foram submetidos por um processo de análise de linguagem natural que permitiu definir o sentimento de cada frase e então classificá-las, em relação ao desempenho da empresa, em “positivo”, “negativo” e “neutro”. Esta classificação é feita com o auxílio de um banco de dados gravado em um arquivo no formato json, que contém frases já atribuídas à suas classificações. Este arquivo é utilizado no treinamento da rede neural e diretamente impacta no desempenho da avaliação. De forma geral, este projeto alcançou seu objetivo, o código funcionou corretamente em todas as etapas e os resultados encontrados foram condizentes com as expectativas: notícias sobre quedas na bolsa retornam sentimentos negativos, notícias sobre valorização do ativo comercializado pela empresa são compreendidos como sentimentos positivos.