O objetivo desse trabalho é explorar se o sentimento presente em redes
sociais é capaz de indicar movimentos subsequentes nos preços de ações e índices.
Especificamente, é investigado se o conteúdo publicado no twitter pode fornecer
informações sobre movimentações futuras no preço de uma amostra de 12 ações
americanas. É considerado um período de 75 dias. Os tweets publicados nesse
período que fazem referência ao grupo amostral são coletados e classificados como
positivos, negativos ou neutros. Essa classificação é feita usando um algoritmo de
machine learning conhecido como Algoritmo de classificação por Regressão
Logística Multinomial com Gradiente Descendente Estocástico. Se conduz então um
Estudo intradiário de Eventos para capturar a complexa relação entre as redes sociais
e os preços de ativos financeiros. Os dados são estudados em intervalos de 5
minutos entre cada observação . Espera-se comprovar a hipótese de que o Twitter é
um bom instrumento para identificar mudanças nas expectativas do mercado antes
que essas sejam completamente incorporadas nos preços dos ativos financeiros.
