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O mercado financeiro apresenta extrema importância para as relações econômicas modernas. Além de se consolidar com o passar do tempo, cresce o número de pessoas que se tornam investidores. Para tanto, é necessário estratégias que auxiliem o processo de tomada de decisões. Para resolver este problema da previsão do comportamento das ações, encontram-se propostas que se separam por séculos. A primeira, baseada em indicadores matemáticos e a segunda baseada nos sentimentos identificados em texto. A fusão das técnicas já foi explorada em panorama internacional, entretanto, o mesmo não acontece em âmbito nacional. Visto isso, este trabalho apresenta o SENTECH, um modelo preditivo que combina as duas abordagens técnicas citadas, desenvolvido com objetivo de identificar a correlação entre o valor predito e o preço de fechamento das ações listadas na bolsa de valores brasileira. Como resultado da tarefa de classificação de dados, tem-se resultados de correlação moderados, com alta significância (95%), para duas empresas da Carteira Teórica do índice IBOVESPA.

Bolsa de valores; Twitter; Inteligência Artificial; Aprendizado do Computador; Correlação