Aplicação de Mineração de Dados no Mercado Financeiro – Application of data mining techniques in stock markets

Ehsan Hajizadeh, Hamed Davari Ardakani e Jamal Shahrabi, todos da Amirkabir University of Technology no Irã trazem nesse paper uma boa abordagem de idéias de aplicações de mineração de dados no mercado financeiro.

Aos moldes do que faz o ótimo livro do Roberto Pontes que já foi resenhado aqui, os autores colocam um leque de possibilidades bem interessantes com as técnicas de mineração de dados, no qual não somente a mineração de dados será uma ferramenta de análise exploratória e reconhecimento de padrões, como colocam as técnicas como forma de se analisar tendências futuras para melhorar a análise de ativos.

Como os autores bem colocam, o paper vem a preencher uma lacuna na literatura sobre a aplicação de mineração de dados, principalmente no que vai além da dupla árvore de decisão e rede neural.

As técnicas elencadas pelos autores foram: Árvore de Decisão (alternativas de decisão), Redes Neurais (avaliação paramétrica), Agrupamento – Clustering – (observação de dinâmicas de características dos ativos financeiros, análise de fator (avaliação de variáveis e a influência de cada um sobre um modelo de predição), regras de associação (relacionamento entre os ativos de acordo com as características da base de dados), Séries Temporais (análise de tendência e predição).

Para quem deseja engajar-se em um projeto sério de análise de dados financeiros, sem dúvidas esse  artigo traz uma luz bem oportuna ao assunto, e pode auxiliar em pesquisas neste aspecto.

Application of data mining techniques in stock markets

Aplicação de Mineração de Dados no Mercado Financeiro – Application of data mining techniques in stock markets

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