Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: IMPROTA, ALEXANDRE DE DEUS SENTO SÉ - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; MERCADO FINANCEIRO; REGRESSÃO
- Keywords: Análise de sentimentos; Série temporal; TabNet
- Language: Português
- Abstract: No mercado financeiro, caracterizado por sua dinâmica e complexidade, o uso de técnicas de aprendizado de máquina se torna importante para decifrar tendências e padrões. A análise de séries temporais é empregada para explorar dados históricos, enquanto a análise de sentimentos de notícias é capaz de fornecer informações adicionais, enriquecendo a compreensão do mercado. A combinação destas ferramentas pode oferecer aos investidores uma perspectiva holística, para aprimorar estratégias de investimento e o processo de tomada de decisões. Este estudo explora a integração da análise de sentimentos em séries temporais financeiras, com foco em avaliar se essa integração oferece uma melhoria real na precisão dos modelos de regressão no contexto do mercado financeiro brasileiro, apesar de estudos prévios, como os de Fama (1970), Das e Chen (2007) e Tetlock (2007), sugerirem que essa abordagem pode não ser eficiente. Diante desse contexto, o modelo TabNet é explorado para apoiar na análise de sentimentos, em situações onde há lacunas devido à ausência de notícias. Esta pesquisa demonstra que, embora a análise de sentimentos possa oferecer indicadores valiosos em determinados contextos, a complexidade da modelagem de regressão para análise financeira é evidenciada, e os resultados obtidos indicam a necessidade de uma análise mais aprofundada, especialmente em relação aos parâmetros do TabNet.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
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ABNT
IMPROTA, Alexandre de Deus Sento Sé. Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aa074227-cb33-4cff-a6de-099f775784a0/Alexandre%20Improta.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024. -
APA
Improta, A. de D. S. S. (2023). Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aa074227-cb33-4cff-a6de-099f775784a0/Alexandre%20Improta.pdf -
NLM
Improta A de DSS. Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aa074227-cb33-4cff-a6de-099f775784a0/Alexandre%20Improta.pdf -
Vancouver
Improta A de DSS. Incorporando análise de sentimentos na predição em séries temporais financeiras por meio de modelos TabNet [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aa074227-cb33-4cff-a6de-099f775784a0/Alexandre%20Improta.pdf
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