Resumo: Com o objetivo de automatizar análises fundamentalistas de mercado, o uso de tecnologia para processamento de texto vem sendo utilizado constantemente no meio acadêmico e profissional. De forma a contribuir para este campo em crescimento, este trabalho discorre um estudo acerca da criação de modelos preditivos sobre a valorização ou desvalorização de ações na bolsa de valores do Brasil (B3, antiga Bovespa) a partir de notícias sobre o mercado brasileiro de forma a auxiliar decisões de Swing Trade, ou seja, compra e venda de ações dentro de uma janela de tempo maior que um dia. Para isto, o presente projeto utiliza o framework PyText, que se baseia em conceitos de Aprendizado de Máquina, Redes Neurais e Processamento de Linguagem Natural de forma a desenvolver modelos preditivos com a tarefa de classificação textual.

Banca:
Heraldo Luis Silveira de Almeida, DSc. (Presidente)
Flávio Luis de Mello, DSc (Examinador)
Diego Leonel Cadette Dutra, DSc. (Examinador)