Título
Análise do comportamento do mercado de acções utilizando técnicas de data mining
Autor
Perfeito, Pedro Miguel
Resumo
pt
No actual contexto económico, o valor da informação assume cada vez mais importância nos
hábitos e costumes de cada cidadão. Cotações do barril do petróleo, taxas euribor, índices
accionistas, taxa de inflação, entre outros, chegam-nos diariamente às nossas casas através da
comunicação social. O seu estudo assume cada vez mais importância, principalmente pela na
necessidade em identificar o seu impacto no nosso quotidiano.
A aplicação de técnicas de Data Mining (DM) na tentativa de prever o movimento do
Mercado de Acções, nunca foi um assunto muito bem aceite, principalmente pelos
economistas e pelo mundo académico. É uma área de elevada complexidade, e o facto de a
mesma envolver dinheiro, implica que a sua investigação, principalmente bem sucedida, não
seja tornada pública. Contudo, estas técnicas existem e são cada vez mais utilizadas, não só
nos mercados financeiros, como praticamente em todos os outros sectores de actividade.
Esta dissertação começa por fazer uma abordagem ao complexo mundo do mercado de
acções, numa tentativa de o desmistificar um pouco. Posteriormente, e com base em regras de
investimento normalmente aplicadas pelos investidores profissionais, é apresentado um
modelo de uma rede neuronal artificial, que prevê numa base diária, a decisão de comprar,
manter ou vender um determinado activo, sendo a mesma, suportada por um sistema de apoio
à decisão para a monitorização e análise da evolução das decisões tomadas.
en
In the current economic environment, the value of information is increasingly important in the
habits and customs of each citizen. Prices per barrel of oil, Euribor rates, equity indexes,
inflation rate, among others, arrive everyday at our homes through the media. Their study is
increasingly important, especially by the need to identify their impact on our daily quotidian.
The application of Data Mining (DM) techniques, in an attempt to predict the movement of
the stock market, has never been a very well accepted, mainly by economists and the
academic world. It is an area of high complexity, and the fact that it involves money, mean
that their research, especially successful, is not made public. However, these techniques exist,
and are increasingly used not only in financial markets, but also in practically all other
activity sectors.
This dissertation begins by making an approach to the complex world of the stock market, in
an attempt to demystify it a little. Subsequently, based on investment rules normally applied
by practitioners, it’s presented a model of an artificial neural network, which provides in a
daily basis, the decision to buy, hold or sell a particular asset, supported by a decision support
system to monitor and analyze the evolution of the made decisions.