Dissertação

Investimento em OPVs utilizando Análise de Sentimento do Twitter otimizado por Algoritmos Genéticos EVALUATED

Este trabalho enquadra-se na capacidade preditiva das redes sociais (nomeadamente o Twitter) com o foco na comunidade financeira e a bolsa de valores. O objetivo deste trabalho consiste em determinar a cotação das ações em bolsa de empresas que realizaram um IPO. Isto é realizado através da análise de mensagens no Twitter e na diferenciação entre 8 algoritmos de análise de sentimento implementados para estudar frases no Twitter no contexto do mercado financeiro. São apresentadas diferentes abordagens no modo de seleção dos tweets e da comunidade escolhida assim como a deteção de eventos através do Twitter. Para efeitos de otimização de resultados é utilizada uma solução com algoritmo genético que tem o propósito de gerir os pesos dos indicadores implementados a cada algoritmo de sentimento. Com esta abordagem, no primeiro semestre de 2016, foi possível obter retornos de 59% após o primeiro dia de negociação e de 72% depois de uma semana do dia de cotação em bolsa.
Twitter, IPO, Mercado de Ações, Análise de Sentimento, Algoritmo Genético, Previsão de Ações.

Novembro 18, 2016, 15:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Nuno Cavaco Gomes Horta

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar