Aplicação de Mineração de Dados para Avaliação de Indicadores Financeiros

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Leonardo Leon Dias
https://orcid.org/0000-0003-2336-9858
Kelly Bezerra da Mota
https://orcid.org/0000-0001-6404-6401
Gabriela de Vasconcelos
https://orcid.org/0000-0002-2632-7242
Diogo Tavares Cavalcanti de Moraes
https://orcid.org/0000-0001-7524-6206
Guilherme Teixeira Ribeiro de Albuquerque
https://orcid.org/0000-0003-0610-5834

Resumo

A identificação de tendências de modificação nos valores de ativos do mercado financeiro é uma forma eficaz de auxiliar a tomada de decisão e de melhorar o desempenho de investidores. Essa tarefa é bastante complexa até mesmo para profissionais e pesquisadores experientes, para enfrentar esse desafio, normalmente busca-se amparo em informações obtidas através da análise de indicadores técnicos e fundamentalistas. Dito isso, este trabalho buscou avaliar o desempenho de diferentes indicadores técnicos aplicados, individualmente ou em conjunto, a diferentes séries históricas de abertura e fechamento de mercado avaliando-os de modo a identificar aqueles que forneceram os melhores resultados de forma direta ou categorizada, sendo esta categorização feita por período, setor da atuação da empresa ou observando outras características compartilhadas advindas de análise fundamentalista. Por fim, foi possível obter bons insights capazes de contribuir para a identificação de indicadores técnicos que melhor se aplicam a cada grupo de ativos analisados.

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Como Citar
Dias, L., Mota, K., Vasconcelos, G., Moraes, D., & Albuquerque, G. (2021). Aplicação de Mineração de Dados para Avaliação de Indicadores Financeiros. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 6(5), 37-46. Recuperado de http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/1753
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics

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