Dissertação

Detecting Popularity and Innovation on Twitter to Find the Best stocks in SP500 EVALUATED

Nos últimos anos, as redes sociais tornaram-se um dos principais fatores a influenciar os valores das ações do mercado financeiro. O interesse dos investidores em minimizar o risco ao apostar no mercado financeiro aumentou com a possibilidade de prever as suas alterações tendo por base a classificação sentimental de opiniões expressas no Twitter. Neste trabalho, é demonstrado como o conteúdo do Twitter pode ser usado para detetar empresas inovadoras e populares no mercado de índices S&P500. A recolha de informação é realizada através de um robot que recolhe tweets, através da API de pesquisa do Twitter, tendo por base palavras previamente escolhidas e relacionadas com os dois temas em estudo. Com o objetivo de analisar a informação contida nos tweets e classificar as opiniões relacionadas com a inovação e popularidade das empresas como positivas, negativas ou neutras, foi implementado um classificador Naïve Bayes com uma precisão de 70,6%. Para inferir quais, das palavras selecionadas, são mais influentes na deteção de empresas inovadoras e populares, foi implementado um algoritmo genético. Com base nesses resultados é realizada uma previsão em tempo real dos valores de mercado das ações do S&P500 para detetar quais são as empresas mais inovadoras e populares para os investidores apostarem. Os melhores resultados foram bastante interessantes, tendo-se obtido um lucro máximo de 11,8% para o caso da Inovação e 5,5% para o caso da Popularidade.
Twitter, Mercado Financeiro, Algoritmo Genético, Naïve Bayes, Deteção de Popularidade/Inovação

Outubro 29, 2018, 14:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Nuno Cavaco Gomes Horta

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar