Text Analytics para o Mercado Financeiro - Devcamp 2015
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O documento apresenta uma proposta para desenvolver um modelo que estima a variação de lucro de empresas listadas na bolsa brasileira utilizando técnicas de text mining e análise de dados. O modelo coletaria dados financeiros das empresas, notícias relacionadas e variáveis macroeconômicas para relacioná-los e predizer os resultados futuros, auxiliando na tomada de decisão de investimentos. É descrito o fluxo de desenvolvimento do modelo, desde a coleta e preparação dos dados até a geração e avaliação de resultados.
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- 2. 2 Gerente de Projetos de Analytics Compartilhar Ideias e Conhecimento! www.artedosdados.com.br
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- 8. 8 Investimentos We want information! Number Six: Where am I? Number Two: In the Village. Number Six: What do you want? Number Two: Information.
- 9. 9 Investimentos Dados e Informação Informação Saída do processamento dos dados, com um significado para o usuário Dados Entidades armazenadas Conhecimento Informação aplicada para a tomada de decisão
- 11. 11 É possível estimar a qual é o lucro de uma companhia listada em bolsa na próxima publicação de resultados, para auxiliar na tomada de decisão de investimentos?
- 12. 12 Nosso objetivo... Propor uma equação para estimar a variação de lucro de empresas, evidenciando os elementos mais relevantes relacionados a este evento
- 13. 13 Relacionar os elementos publicados nos balanços financeiros com indicadores macroeconômicos e a publicação de notícias em mídias eletrônicas Analisar o comportamento dos preços das ações com a variação na probabilidade de lucro Extrair informações relevantes de dados não estruturados através de técnicas de text mining Sendo mais específico...
- 14. 14 E na prática? Identificação de empresas lucrativas – maior retorno para o acionista Facilitar a tomada de decisão de investimentos para o pequeno investidor e as pequenas e médias empresas
- 15. 15
- 16. 16 Como fazer? Levantamento dos balanços trimestrais do últimos 2 anos das empresas listadas no Ibovespa Desenvolvimento de u captação das notícias à estas companhias Coleta de informações inflação, PIB, câmbio Consolidação da base e desenvolvimento do
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- 18. 18 Como fazer? Levantamento dos bal últimos 2 anos das em Ibovespa Desenvolvimento de um crawler para captação das notícias na web relacionadas à estas companhias Coleta de informações inflação, PIB, câmbio Consolidação da base e desenvolvimento do
- 19. 19
- 21. 21 Text Mining
- 22. 22 Como fazer? Levantamento dos bal últimos 2 anos das em Ibovespa Desenvolvimento de u captação das notícias à estas companhias Coleta de informações macroeconômicas: inflação, PIB, câmbio Consolidação da base e desenvolvimento do
- 23. 23 Como fazer? Levantamento dos bal últimos 2 anos das em Ibovespa Desenvolvimento de u captação das notícias à estas companhias Coleta de informações inflação, PIB, câmbio Consolidação da base de dados adquiridos e desenvolvimento do modelo
- 26. 26 Resultados
- 27. 27 MLL LA ILS PIBRT1 9.655 Trigramas DólarDilmaPIB Variáveis R2 – 0,88 R2 – 0,75Com Trigrama Sem Trigrama
- 28. 28 MLO IPCA_TEND RT21 6 Trigramas VarejoBolsas Internacionais Variáveis R2 – 0,68 R2 – 0,43Com Trigrama Sem Trigrama
- 29. 29 MLB PIB_TEND RT7 1 Trigrama Nível de alta das bolsas Variáveis R2 – 0,89 R2 – 0,24Com Trigrama Sem Trigrama
- 30. 30 RT4 Variáveis R2 – 0,41 R2 – 0,11Com Trigrama Sem Trigrama PIB_TEND 1 Trigrama Nível de alta das bolsas
- 31. 31 MLB LA RT2 4 Trigramas Bolsas Internacionais Dólar Variáveis R2 – 0,81 R2 – 0,56Com Trigrama Sem Trigrama RT4 3 Trigramas EUAEmprego
- 32. 32 Variáveis PIB_TEND IPCA RT1 4.831 Trigramas IPCAJuros RT2 1 Trigrama Abertura Bovespa
- 33. 33 Variáveis RT9 73 Trigramas Bolsas Internacionais Alta Bovespa R2 – 0,97 R2 – 0,25Com Trigrama Sem Trigrama RT15 3 Trigramas EUADólar