Predição do movimento de ações da Petrobras a partir de notícias - Barbosa, Bruno Aparecido (2022)
Com a crescente entrada de novos investidores no mercado acionário brasileiro vê-se uma crescente circulação de conteúdos referentes a empresas, oportunidades de investimentos, avaliações e fatos relevantes sobre investimentos do mercado financeiro brasileiro. Esse movimento, somado a possibilidade de veiculação de conteúdos na internet torna difícil para os investidores assimilar novos conteúdos que são veiculados diariamente visando a melhor tomada de decisão na alocação de recursos para seus investimentos. Uma saída para abranger mais conteúdos referentes a alguma possibilidade de investimento e selecionar somente o conteúdo mais relevante é a utilização de algoritmos que possam extrair de um elevado conjunto de informações as mais relevantes para o interesse do investidor. O uso de tecnologias de aprendizado de máquina vem sendo usado em diversas áreas do conhecimento, dentre elas a classificação ou previsão do movimento do mercado financeiro utilizando notícias. No entanto, até agora poucos trabalhos utilizam modelos de linguagem natural baseados em redes neurais, como text embedding. Neste trabalho, é proposto a utilização do modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) em comparação com o modelo BoW (Bag of Words) com o classificador Naive Bayes SVM, mais comumente utilizado para a finalidade de prever o movimento de uma ação do mercado financeiro através de notícias. Será utilizado notícias de jornais brasileiros separando somente as notícias referentes a empresa Petrobras