Recentemente, com a ampla utilização das redes sociais, notícias e opiniões de usuários publicadas sobre o mercado de ações se tornaram conteúdo de grande valor preditivo para determinar o comportamento das ações. Com a velocidade e o volume que essas notícias e opiniões são geradas, a análise manual humana se torna inviável, sendo necessário o uso de ferramentas computacionais para o processamento dos textos, como dicionários léxicos. Entretanto, embora existam muitos dicionários de propósito geral, poucos são de domínio específico, com termos personalizados para o contexto do mercado de ações. Além disso, os que existem, em sua maioria, são limitados a um único idioma. Dito isto, este trabalho apresenta o BBLEX, um dicionário léxico multilíngue de domínio específico, desenvolvido com o objetivo de aumentar a assertividade da tarefa de Análise de Sentimento do grande volume de notícias publicadas, relacionadas ao mercado de ações brasileiro. As técnicas utilizadas para sua criação se mostraram promissoras, fazendo uso combinado das abordagens manual e automática. Nos testes realizados, o BBLEX mostrou-se mais eficiente e assertivo que os demais léxicos disponíveis utilizados para comparação, atingindo uma acurácia de 84,05% no melhor caso.