Busca por valor em notícias e fatos relevantes utilizando-se de redes neurais e aprendizado profundo

Resumo

A busca por estratégias de investimento que geram retornos anormais é uma das linhas de pesquisa mais investigadas em finanças. Com o nascimento de novas técnicas, faz-se necessário buscar novas formas de incorporá-las aos modelos atuais e verificar se há ineficiências de mercado que, com os métodos utilizados até então, não seriam possíveis de se explorar. Examinou-se se a publicação de notícias, fatos relevantes e comunicados ao mercado possuem algum poder preditivo do movimento direcional de ações ou do mercado acionário brasileiro como um todo. Para isso, utilizou-se técnicas modernas de vetorização de palavras, combinadas com redes neurais, como forma de interpretação do sentimento contido nos textos. Os resultados encontrados sugerem que podem existir aspectos nos textos que alteram o retorno em períodos subsequentes.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2019

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/27141

Temas

EconomiaModelagem EconômicaDados

Palavras-chave

Abnormal returnsUnstructured dataDeep learningRetornos anormaisDados não estruturadosAprendizado profundoEconomiaProcessamento da linguagem natural (Computação)Mineração de dados (Computação)Aprendizado do computadorModelagem de dadosInvestimentos - AnáliseJornais - Seções, colunas, etc - Finanças