Inteligência Artificial para auxílio à tomada de decisão sobre investimentos no mercado financeiro

Descrição

A crescente popularização dos investimentos em bolsas de valores e a influência direta que informações veiculadas na mídia exercem sobre as oscilações de mercado motivam a investigação de métodos computacionais capazes de analisar tais dados de maneira sistemática. Considerando o aumento recente na quantidade de investidores no mercado financeiro e os enormes avanços alcançados na área de Inteligência Artificial (IA), este projeto de pesquisa propõe explorar IA aplicada aos investimentos no mercado financeiro, com foco no uso de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e aprendizado de máquina para apoiar a tomada de decisão no mercado de ações no Brasil. O objeto central da pesquisa é avaliar a relação entre notícias e variações nos preços de ações, a partir da coleta, tratamento e análise de dados históricos de mercados financeiros e acervos informativos (ex.: notícias). Este projeto de pesquisa também busca avaliar a aplicação de Modelos de Linguagem de Pequeno Porte (SLMs) para auxiliar a tomada de decisão no mercado de ações brasileiro (B3). Dessa forma, busca-se avaliar o trade-off (relação de compromisso) entre a eficiência dos resultados (acurácia na predição de tendências) e o custo computacional (tempo de resposta e infraestrutura necessária) de diferentes modelos na análise de sentimentos e na extração de sinais financeiros de notícias. O projeto produzirá bases de dados focadas no Brasil e validará a integração da IA com métodos preditivos tradicionais, adotando metodologias ágeis e práticas de ciência aberta. Com base em referências teóricas e técnicas de destaque no campo, busca-se responder as seguintes questões de pesquisa: -Quais técnicas de IA têm sido aplicadas para análise e monitoramento do mercado financeiro? -Quais bases de dados têm sido utilizadas para análise e monitoramento do mercado financeiro? -Como técnicas de NLP, como análise semântica e sumarização, podem ser aplicadas para classificar e extrair informações relevantes de grandes volumes de notícias financeiras? -Como técnicas de IA podem ser aplicadas para auxiliar na tomada de decisões acerca de investimentos no mercado financeiro? -Quão eficazes são os Modelos de Linguagem de Pequeno Porte (SLMs) no auxílio à tomada de decisões para investimentos no mercado financeiro? O objetivo geral é produzir duas bases de dados – uma com dados da bolsa de valores brasileira e outra com dados informativos (exs.: notícias e publicações de redes sociais) – e investigar métodos de IA capazes de realizar a identificação de informações que possam impactar no mercado financeiro e apoiar o desenvolvimento futuro de sistemas de predição e monitoramento. Para isso, será realizada uma análise exploratória por meio de técnicas de PLN, como análise de sentimentos, extração semântica, análise temporal e sumarização com SLMs (Small Language Models), associando notícias com eventos de alta e baixa nos preços de ações. Os resultados esperados incluem a construção de uma base estruturada de dados anotados, a sistematização de técnicas apropriadas e a validação preliminar da aplicabilidade dos métodos. O projeto propõe ainda a adoção de metodologias ágeis (Scrum) e práticas de ciência aberta, com publicação dos dados e artefatos em repositórios públicos.