Investigando a polaridade de oportunidades e riscos no domínio financeiro com o GEMINI

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCarvalho, Aline Marins Paes-
Autor(es): dc.contributorMarques Júnior, Paulo Roberto Mann-
Autor(es): dc.contributorNeves, Vânia de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorCarvalho, Jonnathan dos Santos-
Autor(es): dc.creatorRomero, Viviane Rangel da Costa-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T20:13:48Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T20:13:48Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-17-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-17-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/37259-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1057140-
Descrição: dc.descriptionO mercado financeiro caracteriza-se pela diversidade de perfis de investidores, categorizados principalmente com base nos níveis de risco que estão dispostos a tolerar. Segundo a literatura, esses investidores são frequentemente agrupados em perfis como conservadores, moderados e arrojados, que refletem diferentes atitudes em relação aos riscos e às oportunidades de investimento. Esses perfis influenciam diretamente a maneira como os investidores interpretam e classificam a polaridade de informações financeiras, especialmente quando as categorias “positivo” e “negativo” são comparadas às noções de “oportunidade” e “risco”. Embora esses rótulos possam, à primeira vista, parecer semanticamente próximos, na prática, eles não são necessariamente congruentes. Este estudo busca explorar essas dinâmicas utilizando um modelo de linguagem de grande escala (LLM) para anotar notícias do domínio financeiro, avaliando sua capacidade de incorporar os vieses característicos de cada perfil de investidor em suas interpretações. O objetivo é investigar a existência de uma correlação consistente entre os rótulos “oportunidade” e “positivo” e “risco” e “negativo”, conforme as interpretações do modelo. Também analisa-se se, na ausência de um perfil de investidor especificado na instrução, o modelo assume implicitamente algum dos perfis mencionados como padrão ao realizar a análise de sentimentos em notícias do domínio financeiro.-
Descrição: dc.descriptionThe finance market is characterized by a diversity of investor profiles, primarily categorized based on the levels of risk they are willing to tolerate. According to the literature, these investors are often grouped into conservative, moderate, and aggressive profiles, which reflect different attitudes toward risks and investment op- portunities. These profiles directly influence how investors interpret and classify financial information, especially when the categories “positive” and “negative” are compared to the notions of “opportunity” and “risk.” Although these labels may initially seem semantically aligned, they are not necessarily congruent in practice. This study aims to explore these dynamics using a large language model (LLM) to annotate finance-related news, evaluating its ability to incorporate the characteris- tic biases of each investor profile into its interpretations. The objective is to investi- gate the existence of a consistent correlation between the labels “opportunity” and “positive” and “risk” and “negative”, according to the model’s interpretations. Ad- ditionally, it examines whether, in the absence of a specified investor profile in the prompt, the model implicitly adopts one of the mentioned profiles as default when performing sentiment analysis on financial news.-
Descrição: dc.description50 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de sentimento-
Palavras-chave: dc.subjectRotulação de dados-
Palavras-chave: dc.subjectPerfis de investimento-
Palavras-chave: dc.subjectModelos de linguagem de grande escala-
Palavras-chave: dc.subjectDomínio financeiro-
Palavras-chave: dc.subjectMercado financeiro-
Palavras-chave: dc.subjectInvestidores (Finanças)-
Palavras-chave: dc.subjectInvestimento de risco-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectSentiment analysis-
Palavras-chave: dc.subjectData labelling-
Palavras-chave: dc.subjectInvestor profiles-
Palavras-chave: dc.subjectLarge language models-
Palavras-chave: dc.subjectFinancial domain-
Título: dc.titleInvestigando a polaridade de oportunidades e riscos no domínio financeiro com o GEMINI-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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