TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.Martins, Sergio RicardoBirman, Allan De Lima2023-02-242023-02-242020https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/5309O 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.54 p.DigitalPortuguêsRedes sociaisMercado financeiroTwitterAçõesExpectativasFinanças comportamentaisSentimentoHumorMachine learningRegressão logarítmicaGradiente descendente estocásticoEstudo de eventosbachelor thesisSocial mediaStock marketTwitterStocksExpectationsBehavioral financeSentimentHumorMachine learningLogistic regressionStochastic gradient descentEvent study