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2018_NicacioArrudaBezerraNeto_tcc.pdf1,21 MBAdobe PDFver/abrir
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dc.contributor.advisorPedrosa, Glauco Vitor-
dc.contributor.authorBezerra Neto, Nicácio Arruda-
dc.identifier.citationBEZERRA NETO, Nicácio Arruda. Análise de sentimentos do Twitter como suporte aditivo para a previsão da volatilidade do Bitcoin. 2018. 62 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2018.pt_BR
dc.description.abstractAs redes sociais se tornaram fontes importantes para extração e monitoramento de informações essenciais para a gestão e o planejamento de estratégias. Para o mercado financeiro, por exemplo, a possibilidade de acompanhar as repercussões diárias sobre um ativo ou investimento é uma fonte valiosa para auxiliar os investidores em suas tomadas de decisões. Contudo, é humanamente inviável acompanhar todas as notícias sobre uma determinada aplicação financeira, por isso, um sistema automatizado que possa analisar as notícias do mercado, avaliando o sentimento em tempo real é uma ferramenta valiosa e potencialmente lucrativa. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para analisar e exibir o sentimento das publicações relacionadas à moeda 𝐵𝑖𝑡𝑐𝑜𝑖𝑛 na plataforma 𝑇𝑤𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟. Essa ferramenta está disponível de forma online, para auxiliar investidores e pessoas que desejam visualizar a volatilidade do 𝐵𝑖𝑡𝑐𝑜𝑖𝑛 juntamente com sentimentos dos usuários do 𝑇𝑤𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 sobre esta criptomoeda.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordRedes sociais on-linept_BR
dc.subject.keywordMineração de dadospt_BR
dc.subject.keywordCriptomoedapt_BR
dc.titleAnálise de sentimentos do Twitter como suporte aditivo para a previsão da volatilidade do Bitcoinpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2019-03-01T12:12:22Z-
dc.date.available2019-03-01T12:12:22Z-
dc.date.submitted2018-12-06-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/21571-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1Social networks have become important sources for extracting and monitoring essential information for strategy management and planning. For the financial market, for example, the possibility of tracking the daily repercussions on a financial asset or investment is a valuable source to assist investors in their decision-making. However, it is humanly impossible to keep track of all the news about a given financial application, so an automated system that can analyze the market news, evaluating real-time sentiment is a valuable and potentially profitable tool. This work aims to develop a tool that can analyze and display the sentiment of publications related to 𝐵𝑖𝑡𝑐𝑜𝑖𝑛 currency on 𝑇𝑤𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟, and also publish this information online, to assist investors and people who wish to trade 𝐵𝑖𝑡𝑐𝑜𝑖𝑛. At the end of this paper, it was confirmed the relationship between the variation of the price of the currency and the publications on 𝑇𝑤𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟, but it was not possible to prove that the variation is caused by the feeling present in the publications, which reinforces the understanding that the sentiment expressed by the users consists largely of a reflection of the current market.pt_BR
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