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Introdução
 
 
Acadêmico(a): Gabriel Malheiros Silveira
Título: Software de Análise de Tendências de Compra/Venda de Ativos Negociados na Bolsa de Valores Bm&Fbovespa utilizando a Técnica de Médias Móveis
 
Introdução:
O mercado de ações vem se tornando cada vez mais acessível a novos investidores. A busca pela economia e pelos investimentos se torna cada vez mais real e possível aos brasileiros. A disseminação da informação, acerca da diversificação das formas de investimento está sendo feita tanto por bancos como pela Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA) (BOLSA DE VALORES MERCADORIAS E FUTURO DE SÃO PAULO, 2011).
Tendo em vista esse crescente mercado, percebe-se a necessidade de novos softwares que venham a auxiliar o investidor. Já existem, para este intuito, técnicas que se utilizam de fórmulas matemáticas exaustivamente testadas por investidores, e que trazem retorno lucrativo, porém a aplicação de grande parte deles depende de dados históricos das ações, como por exemplo, seus preços através do tempo.
Observou-se que na formação de acadêmicos em disciplinas que envolvem a Tecnologia da Informação na Gestão de Negócio, onde a maioria dos educandos não tem um conhecimento prévio em relação à bolsa de valores e das técnicas usadas pelos investidores, existem dificuldades de acesso a materiais didáticos pedagógicos de uso prático, para que eles adquiram tais conhecimentos.
Vê-se, portanto interessante o software com informações atualizadas, fácil acesso e entendimento para auxiliar os docentes, na formação dos acadêmicos, bem como ajudar nas tomadas de decisões dos investidores da bolsa de valores.
A internet disponibiliza hoje em dia uma larga quantidade de dados e de informações valiosas para os investidores. Informações como preços de ações ao longo dos anos, algo que pode ser usado, e muito bem, em técnicas que auxiliam o investidor a anteverem movimentos do mercado, estão disponíveis amplamente pela rede. O que se precisa fazer é reunir e filtrar essas informações, a fim de se conseguir verificar os dados realmente relevantes. Para atrair os investidores que estão começando no mercado de ações, é interessante que existam softwares que sejam de fácil utilização e se consiga não apenas indicar o caminho, mas incentivar o investidor a aprender.
Utilizando-se de uma técnica já testada no mercado de ações, a de médias móveis, tanto quanto a de mineração de dados, técnica para retirar conhecimento de grandes massas de dados, foi criado um software com essas características, que ajude o investidor na visualização de tendências e desvios, deixando-o assim mais seguro quanto as suas decisões, e que também contribui com o aprendizado dos acadêmicos que cursam a disciplina de Tecnologia da Informação na Gestão de Negócio (TIGN), da Fundação Universidade Regional de Blumenau (FURB).
Assim sendo, o investidor poderá utilizar um software com informações atualizadas, que utiliza a técnica de médias móveis. Esta técnica possui como uma de suas funções verificar a mudança de tendência da ação, informando pontos de compra e venda. Entende-se que quanto antes a mudança for verificada, melhor será o retorno ao investidor que utilize a técnica.
Para aproveitar-se das médias móveis, é necessário que ela seja aplicada em uma massa de dados. Como existem na rede grandes massas com os dados necessários para que seja feita a aplicação, é apenas necessário que sejam filtradas. O software utiliza-se da mineração de dados, técnica para retirar conhecimento de grandes massas de dados, para pegar os dados relevantes da rede, mais especificamente do site ‘Yahoo Finance’, tornando possível a aplicação da técnica das médias móveis.
Este software oportuniza ao investidor que não tem um conhecimento avançado sobre a técnica, aplicá-la e verificar sua eficiência. Esse software também será utilizado na disciplina de TIGN da FURB, como um material de apoio ao aprendizado, auxiliando o acadêmico da disciplina TIGN com uma visão melhor de análise de compra/venda de ativos negociados, utilizando-se da técnica de médias móveis.