Investigando a Associação de Canais Financeiros do YouTube na composição de carteiras: um estudo com análise de sentimentos

O YouTube tem se consolidado como uma importante fonte de informação para investidores, ampliando a influência de criadores de conteúdo financeiro sobre as decisões de investimento. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo investigar possíveis relações dos sentimentos expressos por influenciadores financeiros em vídeos da plataforma com as recomendações da Carteira Valor e com o comportamento de ações negociadas na bolsa de valores brasileira. Para isso, foram aplicadas técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e um modelo de classificação de sentimentos baseado no algoritmo Random Forest, juntamente com técnicas de balanceamento da base de dados. No melhor cenário experimental, utilizando duas classes, o modelo obteve acurácia de 81%. Embora os resultados não mostrem a existência de padrões significativos entre os sentimentos identificados e a composição da Carteira Valor, observou-se uma associação entre as citações e a variação dos preços dos ativos.