Hugo S. Santos, Alberto H. F. Laender, Adriano C. M. Pereira
Departamento de Ciência da Computação – UFMG
fhugo, laender, ...
Introdução
• Desafio: compreender o comportamento de ações em bolsa de valores.
• Oportunidade: com o surgimento das redes...
Contribuições
1. Uma caracterização inédita do Mercado de ações brasileiro
• Nicho de usuários que são investidores em pot...
Trabalhos Relacionados
• [1] Johan Bollen, Huina Mao, Xiao-Jun Zeng: Twitter mood predicts the stock market. J. Comput. Sc...
Dados
• Fonte de dados WEB:
• ~3 milhões de tweets
• Julho de 2013 e Julho de 2014
• Exemplo:
• Temos no momento #Ibovespa...
Perguntas de Pesquisa x Metodologia
1) Qual o volume de informação compartilhada no Twitter a
respeito da bolsa de valores...
Análise Estática
Qual o volume de informação compartilhada no Twitter a respeito da bolsa de valores?
• Sim, há um nicho d...
Análise Temporal
Quais padrões temporais e comportamentais emergem das análises dos dados a partir da
combinação dos seus ...
Análise Temporal
Quais padrões temporais e comportamentais emergem das análises dos dados a partir da
combinação dos seus ...
Análise Temporal
Quais padrões temporais e comportamentais emergem das análises dos dados a partir da
combinação dos seus ...
Análise de Correlação
Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em
postagens no...
Análise de Correlação
Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em
postagens no...
Análise de Correlação
Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em
postagens no...
Análise de Correlação
Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em
postagens no...
Conclusões e Aplicações
• Apontamos as ações do BOVESPA que podem ter seu volume financeiro e número de
ordens de compra e...
Trabalhos Futuros
• Survey com os usuários do Twitter: os usuários que mencionam os ativos
no Twitter são de fato investid...
Agradecimentos
Duvidas
Hugo Santos – hugo@dcc.ufmg.br
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Apresentação BRASNAM - 2015 (Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining)

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In this paper, we present a view of the Brazilian Stock Exchange Market based on the characterization and analysis of data collected from Twitter from July 2013 to July 2014. This work has as its main differential being the first one to show which BOVESPA stocks can have its financial volume and number of orders monitored through Twitter. In addition, in our analysis we have observed that events and news about the stock market are capable of generating peaks of publications by Twitter users and that the frequency of posts follows the starting of the exchange trading day and maintains for about three hours after the stock market closing hour. Moreover, we have found that 10% of the users are responsible for more than 90% of the Twitter posts. Finally, we have observed that the financial volume and the number of orders are positively correlated for 66% of the stocks mentioned on Twitter, whereas the oscillation and maximum oscillation dimensions are not correlated.

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  1. 1. Hugo S. Santos, Alberto H. F. Laender, Adriano C. M. Pereira Departamento de Ciência da Computação – UFMG fhugo, laender, adrianocg@dcc.ufmg.br Uma Visão do Mercado Brasileiro de Ações a partir de Dados do Twitter
  2. 2. Introdução • Desafio: compreender o comportamento de ações em bolsa de valores. • Oportunidade: com o surgimento das redes sociais online, como o Twitter e o Facebook, novas linhas de pesquisa se tornaram viáveis. • Existem poucos estudos computacionais orientados às redes sociais online brasileiras, que são aplicáveis à Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBOVESPA) e, também, consideram a língua portuguesa. • Indice BOVESPA (IBOVESPA):
  3. 3. Contribuições 1. Uma caracterização inédita do Mercado de ações brasileiro • Nicho de usuários que são investidores em potencial; • Padrão de postagens desses usuários 2. Uma análise de correlação entre as variações das menções aos ativos no Twitter x as variações desses ativos na bolsa
  4. 4. Trabalhos Relacionados • [1] Johan Bollen, Huina Mao, Xiao-Jun Zeng: Twitter mood predicts the stock market. J. Comput. Science 2(1): 1-8 (2011). • Maior repercussão no mercado norte americano. • Humor coletivo x índice Dow Jones (DJIA) • Precisão de 87,6% na previsão das variações de fechamento diário do DJIA. • Sprenger, T. O. (2011). TweetTrader.net: Leveraging Crowd Wisdom in a Stock Microblogging Forum. In ProceedingsAnalisar cerca de 250.000 cujas mensagens eram relacionadas ao mercado de ações. • associações entre o número de tweets e volume de negociações, • os usuários que forneciam conselhos de investimento acima da média eram mais seguidos. • DIFERENCIAL: • Correlação, não predição; • Visão exclusiva do mercado de ações brasileiro que aponta pela primeira vez as ações da BOVESPA que podem ser diretamente monitoradas pelo Twitter.
  5. 5. Dados • Fonte de dados WEB: • ~3 milhões de tweets • Julho de 2013 e Julho de 2014 • Exemplo: • Temos no momento #Ibovespa nos 47.038 pontos alta de 0,88%, #Vale5 R$ 27,31 alta de 0,93% e #Petr4 R$ 16,09 queda de 0,56% • RT @ClickInveste: As ações mais indicadas pelos analistas para investir nesta semana: As ações da Vale (VALE5) foram ... http://t.co/agJ4zw… • Fonte de dados da Bolsa de Valores: • ~600 mil candlestocks • Entre Julho de 2013 e Julho de 2014
  6. 6. Perguntas de Pesquisa x Metodologia 1) Qual o volume de informação compartilhada no Twitter a respeito da bolsa de valores? Análise Estática 2) Quais padrões temporais e comportamentais emergem das análises dos dados a partir da combinação dos seus atributos ao longo do tempo? Análise Temporal 3) Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em postagens no Twitter? Análise de Correlação
  7. 7. Análise Estática Qual o volume de informação compartilhada no Twitter a respeito da bolsa de valores? • Sim, há um nicho de usuários engajados (0,5%) • Sendo que eles postam 3,1% dos tweets mencionando ativos explicitamente. • A partir da Hipótese do Mercado Eficiente os preços das ações são mais influenciados por notícias do que por preços presentes e passados. • Utilização do Twitter como canal de informações que, de fato, pode influenciar o mercado financeiro desde que as notícias postadas sejam consideradas como relevantes pelos investidores.
  8. 8. Análise Temporal Quais padrões temporais e comportamentais emergem das análises dos dados a partir da combinação dos seus atributos ao longo do tempo? • Twitter influencia a bolsa e a bolsa o Twitter: • 31/10/2014 – Retirada da OGX do índice BOVESPA; • 31/07/2014 – sequência de resultados operacionais positivos publicados por empresas (Por ex. 16% do lucro da AMBEV devido à Copa do Mundo)
  9. 9. Análise Temporal Quais padrões temporais e comportamentais emergem das análises dos dados a partir da combinação dos seus atributos ao longo do tempo?
  10. 10. Análise Temporal Quais padrões temporais e comportamentais emergem das análises dos dados a partir da combinação dos seus atributos ao longo do tempo?
  11. 11. Análise de Correlação Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em postagens no Twitter?
  12. 12. Análise de Correlação Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em postagens no Twitter? Número de Ordens Oscilação Oscilação Máxima Volume Financeiro Número de menções
  13. 13. Análise de Correlação Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em postagens no Twitter?
  14. 14. Análise de Correlação Há correlação entre o comportamento dos ativos na BOVESPA e suas respectivas menções em postagens no Twitter?
  15. 15. Conclusões e Aplicações • Apontamos as ações do BOVESPA que podem ter seu volume financeiro e número de ordens de compra e venda monitorados pelo Twitter. • Base para indicadores financeiros para tomada de decisão • Eventos e notícias geram picos de postagens no Twitter • Frequência de postagens se mantém após • 10% dos usuários são responsáveis por mais de 90% das postagens no Twitter. • Útil para estratégias de marketing por parte de bancos e financeiras na busca por investidores.
  16. 16. Trabalhos Futuros • Survey com os usuários do Twitter: os usuários que mencionam os ativos no Twitter são de fato investidores? • Grafo de coocorrência das ações • Análise de Sentimento • Análise dos links dos tweets: que tipo de notícia eles contêm? Qual sentimento?
  17. 17. Agradecimentos
  18. 18. Duvidas Hugo Santos – hugo@dcc.ufmg.br

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