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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/1616
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Souza, Wanderson Bleiner Coelho de | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-16T21:53:38Z | - |
dc.date.available | 2021-06-16T21:53:38Z | - |
dc.date.issued | 2021-06-07 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/1616 | - |
dc.description.abstract | This work aims to apply data mining techniques in the field of the stock market, aiming to predict future stock prices, assisting stock market investors in their decision making. A literature search on the stock market and data mining was conducted with the aim of understanding and conceptualizing the stock market and data mining techniques. A survey was made of the historical data of the PETR4 share, in which data relating to the year 2019 were extracted by the Yahoo Finance site. The selection, cleaning and structuring of this data was done with the help of a program and also manually. With the help of WEKA software, data mining was performed and its results presented and analyzed, indicating its application to predict whether the stock has price increase or decrease behavior within a defined interval of days. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Ciência de dados | pt_BR |
dc.subject | Mineração de dados | pt_BR |
dc.subject | Bolsa de valores | pt_BR |
dc.subject | Previsão do mercado | pt_BR |
dc.title | Mineração de dados aplicada a previsão de preços de ações utilizando Weka | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Vieira, Sibelius Lellis | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0345972428103987 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Ribeiro, Geraldo Valeriano | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2795269196871930 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Canedo, Joriver Rodrigues | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/5444177494618020 | pt_BR |
dc.description.resumo | Este trabalho visa aplicar técnicas de mineração de dados no âmbito da bolsa de valores, visando predizer preços futuros de ações, auxiliando investidores do mercado acionário em suas tomadas de decisões. Uma pesquisa bibliográfica sobre o mercado acionário e mineração de dado, foi realizada com objetivo de entender e conceituar o mercado de ações e técnicas de mineração de dados. Foi feito um levantamento dos dados históricos da ação PETR4, em que se extraiu dados referentes ao ano de 2019 desses dados pelo site Yahoo Finance. A seleção, limpeza e estruturação desses dados foram realizadas com auxílio de um programa e também manualmente. Com auxílio do software WEKA, foi realizada a mineração de dados e seus resultados apresentados e analisados, indicando sua aplicação para prever se a ação tem comportamento de aumento ou diminuição de preço dentro de um intervalo definido de dias. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola de Ciências Exatas e da Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | PUC Goiás | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.degree.graduation | Ciências da Computação | pt_BR |
dc.degree.level | Graduação | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCC Ciência da Computação |
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Arquivo | Tamanho | Formato | |
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