Entre o medo e a euforia: um modelo de IA para classificação do sentimento coletivo no mercado financeiro
Keywords:
Inteligência Artificial, Sentimento de Mercado, Psicologia do Investidor, LLM, Economia Comportamental, PETR4Abstract
O mercado financeiro é influenciado não apenas por fatores técnicos e econômicos, mas também pelo comportamento coletivo dos investidores, frequentemente impulsionado por emoções como medo, euforia ou pânico. Esses estados emocionais afetam decisões de compra e venda, contribuindo para movimentos irracionais e inesperados nos preços dos ativos. Com base nesse fenômeno, este trabalho desenvolveu um sistema de inteligência artificial voltado à classificação do sentimento coletivo do mercado financeiro brasileiro, em torno de uma ação específica (PETR4), com foco em identificar estados emocionais como pânico, medo, neutralidade, otimismo e euforia. O sistema realizou a coleta de dados por meio de web scraping em portais de notícias econômicas nacionais, armazenando os conteúdos em um banco de dados relacional (PostgreSQL). Em seguida, cada notícia foi analisada por um modelo de linguagem de grande porte (Llama 3.1:8B, executado via Ollama), que atribuiu uma pontuação de sentimento em escala de 1 a 10, uma nota de relevância de 1 a 5 e uma breve explicação da avaliação. Posteriormente, os resultados foram agrupados em períodos semanais, calculando-se médias ponderadas pela relevância, o que permitiu observar a evolução do “humor” do mercado ao longo do tempo. O objetivo foi mostrar claramente como as emoções do mercado flutuam e como a inteligência artificial pode ser usada para compreender melhor o comportamento dos investidores. Com isso, demonstrou-se que, ao incorporar uma análise emocional ao processo de investimentos, é possível apoiar decisões mais equilibradas, unindo análises técnicas com uma visão mais humana e realista, o que pode contribuir para estratégias mais robustas, especialmente em momentos de instabilidade.
