Publicação
Técnicas de mineração de dados aplicadas ao mercado de capitais
| Resumo: | Este trabalho tem como objectivo a criação de modelos, resultantes da aplicação de algoritmos e técnicas de mineração de dados, que possam servir de suporte a um sistema de apoio à decisão útil a investidores do mercado de capitais. Os mercados de capitais, neste caso particular a Bolsa de Valores, são sistemas que gera diariamente grandes volumes de informação, cuja análise é complexa e não trivial para um investidor não profissional. Existem muitas variáveis que influenciam a decisão a tomar sobre a carteira de acções (vender, manter, comprar). Estas decisões têm como objectivo a maximização do lucro. Assim, um sistema que auxilie os investidores na tarefa de análise será considerado uma mais-valia. As decisões de um profissional são normalmente baseadas em dois tipos de análise: Fundamental e Técnica. A Análise Fundamental foca-se nos indicadores da “saúde financeira” da empresa, tendo como base a informação disponibilizada pela mesma. Por outro lado , a Análise Técnica, que será o foco deste trabalho, assenta na observação de indicadores estatísticos construídos com base no comportamento passado da acção. O recurso a estas análises permite aos investidores obterem alguma informação sobre a tendência da acção (subida ou descida). As análises apresentadas requerem um bom conhecimento do domínio do problema e tempo, o que as torna pouco acessíveis, sobretudo para os pequenos investidores. Com o intuito de democratizar o acesso a este tipo de investimentos, este trabalho, recorre a algoritmos de mineração de dados, tais como, árvores de classificação e redes neuronais que possam servir de base à construção de um modelo de suporte a obstáculos que podem impedir o investidor comum de entrar na Bolsa, designadamente o tempo gasto na análise e a complexidade da mesma, entre outros. Para a criação de modelos capazes de responder às expectativas, são realizados diversos ensaios recorrendo a vários algoritmos e conjuntos de dados, na busca do que melhor se adequa ao problema. Contudo é de ressalvar que a decisão de investimento estará sempre do lado do investidor, uma vez que o modelo deve permitir unicamente alimentar um sistema de apoio. |
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| Autores principais: | Zorro, João Filipe da Silva |
| Assunto: | Mercados de capitais Análise fundamental Análise técnica Mineração de dados |
| Ano: | 2010 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa |
| Resumo: | Este trabalho tem como objectivo a criação de modelos, resultantes da aplicação de algoritmos e técnicas de mineração de dados, que possam servir de suporte a um sistema de apoio à decisão útil a investidores do mercado de capitais. Os mercados de capitais, neste caso particular a Bolsa de Valores, são sistemas que gera diariamente grandes volumes de informação, cuja análise é complexa e não trivial para um investidor não profissional. Existem muitas variáveis que influenciam a decisão a tomar sobre a carteira de acções (vender, manter, comprar). Estas decisões têm como objectivo a maximização do lucro. Assim, um sistema que auxilie os investidores na tarefa de análise será considerado uma mais-valia. As decisões de um profissional são normalmente baseadas em dois tipos de análise: Fundamental e Técnica. A Análise Fundamental foca-se nos indicadores da “saúde financeira” da empresa, tendo como base a informação disponibilizada pela mesma. Por outro lado , a Análise Técnica, que será o foco deste trabalho, assenta na observação de indicadores estatísticos construídos com base no comportamento passado da acção. O recurso a estas análises permite aos investidores obterem alguma informação sobre a tendência da acção (subida ou descida). As análises apresentadas requerem um bom conhecimento do domínio do problema e tempo, o que as torna pouco acessíveis, sobretudo para os pequenos investidores. Com o intuito de democratizar o acesso a este tipo de investimentos, este trabalho, recorre a algoritmos de mineração de dados, tais como, árvores de classificação e redes neuronais que possam servir de base à construção de um modelo de suporte a obstáculos que podem impedir o investidor comum de entrar na Bolsa, designadamente o tempo gasto na análise e a complexidade da mesma, entre outros. Para a criação de modelos capazes de responder às expectativas, são realizados diversos ensaios recorrendo a vários algoritmos e conjuntos de dados, na busca do que melhor se adequa ao problema. Contudo é de ressalvar que a decisão de investimento estará sempre do lado do investidor, uma vez que o modelo deve permitir unicamente alimentar um sistema de apoio. |
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