Tipo:	Trabalho de Conclusão de Curso
Título:	Classificação de ativos no mercado de ações utilizando mineração de dados
Autor(es):	Oliveira, Daniel Bueno de
Primeiro Orientador:	Vieira, Sibelius Lellis
metadata.dc.contributor.referee1:	Abadia, Fernando Gonçalves
metadata.dc.contributor.referee2:	Vinhal, Gustavo Siqueira
Resumo:	Visando auxiliar investidores do mercado acionário em suas tomadas de decisões, este trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas de mineração de dados na bolsa de valores para predizer tendências futuras de ações. Inicialmente, foi realizada uma pesquisa bibliográfica sobre o mercado acionário e mineração de dados, com o propósito de compreender e conceituar o mercado de ações e as técnicas de mineração de dados. Em seguida, os dados históricos da ação ITSA4 foram levantados e extraídos referente ao ano de 2019 por meio do site InfoMoney. A seleção, limpeza e estruturação desses dados foram conduzidas tanto por um programa como manualmente. Utilizando o software WEKA, um software para mineração de dados, foi realizada a aplicação da mineração de dados e os resultados obtidos foram apresentados e analisados, indicando a possibilidade de prever uma tomada de decisão sobre a ação, sendo elas uma compra, venda ou neutralização, ou seja, não tomar nenhuma decisão. Toda essa avaliação é feita dentro de um intervalo de trinta dias. Os resultados indicam que a mineração de dados pode ser aplicada para prever a tendência do comportamento das ações.
Palavras-chave:	Precificação de ação Classificação Mineração de dados Descoberta de conhecimento
CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editor:	Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição:	PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department:	Escola Politécnica
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/6047
Data do documento:	14-Jun-2023
Aparece nas coleções:	TCC Ciência da Computação

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