Revista Brasileira de Computação Aplicada (Mar 2020)
Predição de valores de moedas virtuais através da análise de sentimento de notícias e tweets
Abstract
As moedas virtuais (ou criptomoedas) estão se tornando cada vez mais competitivas no mercado mundial, o que atrai investidores a obter lucros sobre as oscilações deste mercado. Esses investimentos são orientados por um princípio simples: comprar as moedas quando seu valor de mercado estiver prestes a subir, e vendê-las moedas quando estiverem prestes a perder o valor. O Objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo de predição do movimento de preços de criptomoedas que utilize como base a percepção pública da população em relação às moedas. Foram realizadas predições tanto utilizando sentimento de notícias quanto sentimento de tweets, e o útlimo obteve melhores resultados, apresentando MDA de 73% no modelo criado com XGBoost, sendo capaz de prever os resultados também em períodos de grandes oscilações. Supõe-se que os melhores resultados foram obtidos a partir de sentimentos de tweets devido ao maior volume de dados gerado em um único dia, e devido à velocidade com a qual a manifestação pública é evidenciada na rede social.
Keywords
