Ciência da Computação

Enriquecer com investimento em bolsas de valores é o sonho de muitos investidores. Mas, comprar e vender ações no momento certo requer cautela e informações confiáveis. Hoje, devido à facilidade do acesso a estas negociações através de sistemas como o home-broker, a participação de investidores considerados pessoa física na Bovespa (Bolsa de Valores de São Paulo) é cada vez mais significativa. Conforme pesquisas, a participação destes investidores correspondeu a 25% do giro financeiro total da Bovespa no mês de fevereiro de 2008, com uma movimentação total de R$ 116,58 bilhões de reais. Segundo autores consultados, a crescente complexidade dos instrumentos de negociação do mercado financeiro, assim como o acesso a novas tecnologias de processamento da informação, estimulam o desenvolvimento de novos sistemas de análise e operação; inclusive com o uso de técnicas de Inteligência Artificial. O uso de técnicas de mineração de dados e inteligência artificial no mercado financeiro para determinação de estratégias e prever as tendências de alta e baixa já é realidade desde 1986 nos Estados Unidos. Primeiro, através da aplicação de sistemas baseados em regras heurísticas, com o uso de sistemas especialistas. Após, com o uso de análise estatística e, finalmente, com o uso de redes neurais artificiais. Todas as opções têm vantagens e desvantagens. Logo, este trabalho tem como objetivo discutir e propor o uso de técnicas de mineração de dados para a identificação de padrões de comportamentos hoje despercebidos pelos investidores e, com isso, determinar a tendência futura dos ativos do mercado à vista. Com base em pesquisas bibliográficas, serão aplicadas as tecnologias de redes neurais e árvores de decisão, comparando seus resultados. Após a obtenção de padrões, pretende-se aplicar o conhecimento adquirido no mercado acionário brasileiro, onde será determinada a validade ou não da metodologia proposta, seguindo os padrões identificados na pesquisa.