UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS DEPARTAMENTO DE SISTEMAS E COMPUTAÇÃO CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO — BACHARELADO TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO I (TCC-I) PROPOSTA PARA O TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO - Aplicado Versão: 1 Título: Software de análise de tendências de compra/venda de ativos negociados na bolsa de valores BM&FBOVESPA utilizando a técnica de médias móveis Palavras-chave: Bolsa de Valores. Médias Móveis. Gestão de Negócio. 1 IDENTIFICAÇÃO Nome: Gabriel Malheiros Silveira Código/matrícula: 87303 Endereço residencial: Rua: Amazonas n: 2960 Bairro: Garcia CEP: 89022-000 Telefone fixo: (47) 3336-3014 Complemento: 704 Bloco A Cidade: Blumenau UF: Celular: (47) 9902-7979 Endereço comercial: Empresa: T-Systems Rua: Rua Sete de Setembro CEP: 89010-911 n: 1213 Cidade: Blumenau E-Mail FURB: [email protected] Bairro: Centro UF: SC Telefone:(47)3231-1200 E-Mail alternativo: [email protected] 1.1 ORIENTADOR Nome: Oscar Dalfovo E-Mail FURB: [email protected] E-Mail alternativo: [email protected] 1.2 SUPERVISOR/ESPECIALISTA DA APLICAÇÃO Nome: Rion Brattig Correia Função/Cargo: Professor Telefone contato: (47)9191-7009 2 2 DECLARAÇÕES 2.1 DECLARAÇÃO DO ALUNO Declaro que estou ciente do Regulamento do Trabalho de Conclusão de Curso de Sistemas de Informação e que a proposta, a qual concordo, foi revisada e está dentro dos padrões metodológicos da disciplina. Ainda me comprometo pela obtenção de quaisquer recursos necessários para o desenvolvimento do trabalho, caso esses recursos não sejam disponibilizados pela Universidade Regional de Blumenau (FURB). Assinatura: Local/Data: 2.2 DECLARAÇÃO DO ORIENTADOR Declaro que estou ciente do Regulamento do Trabalho de Conclusão do Curso de Sistemas de Informação e que a proposta, a qual concordo, foi por mim revisada em todas as páginas. Ainda me comprometo a orientar o aluno da melhor forma possível de acordo com o plano de trabalho explícito nessa proposta. Assinatura: Local/Data: 2.3 DECLARAÇÃO DO SUPERVISOR/ESPECIALISTA DA APLICAÇÃO Declaro que estou ciente do Regulamento do Trabalho de Conclusão do Curso de Sistemas de Informação e que minha participação no referido trabalho não implica em nenhuma relação de ordem trabalhista e de remuneração bem como, manifesto ciência de que, por tratar-se de trabalho acadêmico, não tenho qualquer direito relacionada à sua autoria. Outrossim, autorizo a publicação do referido trabalho como também de informações técnicas de outros sistemas a ele relacionados. Assinatura: Local/Data: 3 TCC-I- APLICADO - AVALIAÇÃO DO ESPECIALISTA-1 Acadêmico(a): Gabriel Malheiros Silveira ASPECTOS AVALIADOS 1. INTRODUÇÃO 1.1. O tema de pesquisa está devidamente contextualizado / delimitado? 1.2. O problema está claramente formulado? 1.3. A justificativa/relevância apresentada está coerente com o problema apresentado? 2. OBJETIVOS 2.1. O objetivo geral está claramente definido e é passível de ser alcançado? 2.2. São apresentados objetivos específicos (opcionais) coerentes com o objetivo geral? (Caso não sejam apresentados objetivos específicos, deixe esse item em branco.) 3. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 3.1. A revisão bibliográfica está de acordo com o tema abordado e é suficiente sobre o assunto? 3.2. São apresentados trabalhos correlatos, bem como é realizada a correlação dos mesmos com a proposta? 4. DESENVOLVIMENTO / ESPECIFICAÇÃO / MODELAGEM 4.1. A descrição do sistema proposto está clara, adequadamente fundamentada e abrange solução para todos os problemas apresentados? 4.2. Os requisitos funcionais e não funcionais do software a ser desenvolvido foram claramente descritos e estão coerentes com os objetivos da proposta? 4.3. Os requisitos a serem implementados são suficientes para o software? 4.4. O diagrama de casos de uso apresentado está correto e coerente com os requisitos? (Verificar a descrição dos principais casos e uso no apêndice) 5. AVALIAÇÃO GERAL (Organização e apresentação gráfica / linguagem usada) 5.1. A exposição do assunto é ordenada, isto é, as idéias estão bem encadeadas e a linguagem utilizada é clara? 5.2. As informações retiradas de outros autores estão devidamente referenciadas e constam nas referências bibliográficas? 5.3. As referências bibliográficas citadas contemplam adequadamente os assuntos abordados na proposta (São utilizadas obras atualizadas e/ou as mais importantes da área)? A Proposta de TCC deverá ser revisada, isto é, necessita de complementação, se: qualquer um dos itens tiver avaliação “NÃO ATENDE”; se 4 (quatro) ou mais itens tiverem avaliações “ATENDE PARCIALMENTE”. PARECER: ( ) APROVADA Assinatura do(a) Avaliador(a): ( ) NECESSITA DE COMPLEMENTAÇÃO Local/Data: Atende Parcialmente Não Atende Atende Avaliador(a): TCC-I- APLICADO - AVALIAÇÃO DO ESPECIALISTA-2 Acadêmico(a): Gabriel Malheiros Silveira ASPECTOS AVALIADOS 1. INTRODUÇÃO 1.1. O tema de pesquisa está devidamente contextualizado / delimitado? 1.2. O problema está claramente formulado? 1.3. A justificativa/relevância apresentada está coerente com o problema apresentado? 2. OBJETIVOS 2.1. O objetivo geral está claramente definido e é passível de ser alcançado? 2.2. São apresentados objetivos específicos (opcionais) coerentes com o objetivo geral? 2.2.1. (Caso não sejam apresentados objetivos específicos, deixe esse item em branco.) 3. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 3.1. A revisão bibliográfica está de acordo com o tema abordado e é suficiente sobre o assunto? 3.2. São apresentados trabalhos correlatos, bem como é realizada a correlação dos mesmos com a proposta? 4. DESENVOLVIMENTO / ESPECIFICAÇÃO / MODELAGEM 4.1. A descrição do sistema proposto está clara, adequadamente fundamentada e abrange solução para todos os problemas apresentados? 4.2. Os requisitos funcionais e não funcionais do software a ser desenvolvido foram claramente descritos e estão coerentes com os objetivos da proposta? 4.3. Os requisitos a serem implementados são suficientes para o software? 4.4. O diagrama de casos de uso apresentado está correto e coerente com os requisitos? 4.4.1. (Verificar a descrição dos principais casos e uso no apêndice) 5. AVALIAÇÃO GERAL (Organização e apresentação gráfica / linguagem usada) 5.1. A exposição do assunto é ordenada, isto é, as idéias estão bem encadeadas e a linguagem utilizada é clara? 5.2. As informações retiradas de outros autores estão devidamente referenciadas e constam nas referências bibliográficas? 5.3. As referências bibliográficas citadas contemplam adequadamente os assuntos abordados na proposta (São utilizadas obras atualizadas e/ou as mais importantes da área)? A Proposta de TCC deverá ser revisada, isto é, necessita de complementação, se: qualquer um dos itens tiver avaliação “NÃO ATENDE”; se 4 (quatro) ou mais itens tiverem avaliações “ATENDE PARCIALMENTE”. PARECER: ( ) APROVADA Assinatura do(a) Avaliador(a): ( ) NECESSITA DE COMPLEMENTAÇÃO Local/Data: Atende Parcialmente Não Atende Atende Avaliador(a): Avaliador(a): Prof. Sérgio Stringari ASPECTOS AVALIADOS 1. Os elementos pré-textuais (capa e folha de rosto) estão adequadamente formatados? 2. Os elementos textuais (capítulos, seções, formatação) estão corretamente definidos e formatados? 3. Os parágrafos (fonte, alinhamento, margem, espaçamento) estão corretos? 4. As siglas estão todas devidamente apresentadas? 5. As citações obedecem às normas da ABNT? 6. Os textos de citação (direta – citar página, quantidade de linhas, espaçamento, aspas - e indireta) estão adequadamente apresentados? 7. As listas estão adequadamente formatadas (numeração, alinhamento, uso do “;”e início com letra minúscula)? 8. As ilustrações e tabelas estão adequadamente formatadas (legenda, fonte, borda)? 9. As referências bibliográficas obedecem às normas da ABNT? 10. Os elementos pós-textuais (descrição casos de uso e outros) estão adequadamente apresentados? A proposta de TCC deverá ser revisada, isto é, necessita de complementação, se: qualquer um dos itens tiver resposta “NÃO ATENDE”; se 4 (quatro) ou mais itens tiverem avaliação “ATENDE PARCIALMENTE”. PARECER: ( ) APROVADA Assinatura do(a) avaliador(a): ( ) NECESSITA DE COMPLEMENTAÇÃO Local/Data: Não Atende Gabriel Malheiros Silveira Atende Parcialmente Acadêmico(a): Atende TCC-I- APLICADO - AVALIAÇÃO METODOLÓGICA (PROFESSOR DE TCC-I) UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO – BACHARELADO GABRIEL MALHEIROS SILVEIRA SOFTWARE DE ANÁLISE DE TENDÊNCIAS DE COMPRA/VENDA DE ATIVOS NEGOCIADOS NA BOLSA DE VALORES BM&FBOVESPA UTILIZANDO A TÉCNICA DE MÉDIAS MÓVEIS Proposta de Trabalho de Conclusão de Curso submetida à Universidade Regional de Blumenau para a obtenção dos créditos na disciplina Trabalho de Conclusão de Curso I do curso de Sistemas de Informação — Bacharelado. Prof. Dr. Oscar Dalfovo– Orientador BLUMENAU 2011 / 2 2 1 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 utilizam de fórmulas matemáticas exaustivamente testadas por investidores, e que trazem retorno lucrativo, porém para grande parte destas técnicas, sua aplicação depende de dados históricos das ações, como por exemplo seus preços através do tempo. A internet disponibiliza hoje em dia uma larga quantidade destes 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 precisa se fazer, é reunir e filtrar estas 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, pretende-se criar um software com estas características. Este projeto tem como finalidade a criação de um software que ajude ao investidor na visualização de tendências e desvios, deixando-o assim mais seguro quanto as suas decisões, bem como contribuir com o aprendizado dos acadêmicos que cursarem a disciplina de Tecnologia da Informação na Gestão de Negócio (TIGN), da Fundação Universidade Regional de Blumenau (FURB). Com este cenário, pretende-se desenvolver um software de análise de tendências de compra/venda de ativos negociados na bolsa de valores BM&FBOVESPA utilizando a técnica de médias móveis. O mesmo poderá ser utilizado na disciplina de TIGN da FURB, como um material de apoio ao aprendizado. Com este trabalho pretende-se como resultado 3 auxiliar o acadêmico da disciplina TIGN com uma visão melhor de análise de compra/venda de ativos negociados, utilizando-se da técnica de médias móveis, como material de apoio no ensino e aprendizagem. 1.1 PROBLEMA Ao refletir sobre o mercado de ações, percebe-se que os softwares já existentes nesta área, em sua maioria, são de difícil acesso ou ainda com uma complexidade de entendimento, voltado mais para investidores com prévio conhecimento e experiência nas técnicas que o software utiliza. Observou-se que na formação da graduação em disciplinas que envolvem a Tecnologia da Informação na Gestão de Negócio, onde a maioria dos educandos não tem um conhecimento prévio, existem dificuldades de acesso a materiais didáticos pedagógicos de uso prático, para que eles adquiram tais conhecimentos. Novos investidores ficam reféns de softwares pagos, complicados ou análises já publicadas, muitas vezes desatualizadas, quanto aos mesmos. É necessário, portanto a criação de softwares com informações atualizadas, fácil acesso e entendimento para auxiliar os docentes, na formação dos acadêmicos, bem como ajudar nas escolhas do investidor da bolsa de valores. 1.2 JUSTIFICATIVA Percebe-se a cada dia um aumento de investidores que buscam técnicas acerca do mercado de ações para que seus investimentos se tornem mais seguros. Estes investidores para terem seus objetivos alcançados, necessitam de softwares de fácil acesso e entendimento que apliquem estas técnicas. Através deste projeto, 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 à mudança for verificada, melhor será o retorno ao investidor que utilize a técnica. Para aproveitar-se das médias móveis, é necessário que a mesma seja aplicada em uma massa de dados. Existem na rede, grandes massas com os dados necessários para que seja feita esta aplicação, porém é necessário que as mesmas sejam filtradas. O software proposto 4 utilizará da mineração de dados, técnica para retirar conhecimento de grandes massas de dados. Este projeto oportunizará ao investidor que não tenha um conhecimento avançado sobre a técnica, aplicá-la e verificar sua eficiência. Justifica-se o uso de técnica médias móveis em um software de análise de tendências de compra/venda de ativos negociados na bolsa de valores BM&FBOVESPA, pois dará uma maior autonomia e praticidade ao docente da disciplina TIGN ao expor o conteúdo programático a ser apresentado aos estudantes da disciplina TIGN da FURB. 1.3 OBJETIVOS O objetivo geral proposto neste trabalho é a criação de um software para análise de ativos negociados na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA), utilizando-se da técnica de médias móveis. Mais especificamente são: a) aplicar a técnica de médias móveis no software para análise de ativos negociados na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA); b) disponibilizar um software de análise de ativos negociados na bolsa a ser utilizado na disciplina de TIGN da FURB, para auxiliar o docente na apresentação do conteúdo programático previsto na ementa desta disciplina. 5 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Este capítulo aborda assuntos a serem apresentados nas seções a seguir, tais como Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo, Análise Técnica, Médias Móveis, Mineração de Dados, a disciplina de Tecnologia da Informação na Gestão de Negócio, sistema atual, além de trabalhos correlatos. 2.1 BOLSA DE VALORES, MERCADORIAS E FUTUROS DE SÃO PAULO Quanto mais desenvolvida a economia de um país, mais oportunidades surgem para os investidores e as empresas com o uso do mercado de ações, já que este se torna mais movimentado. Os investidores se utilizam do mercado de ações como uma maneira alternativa de investimento variável. Já as empresas, encontram neste mercado, uma fonte de captação de recursos financeiros ao abrirem seu capital e oferecerem suas ações ao público. As ações nada mais são do que títulos nominativos negociáveis, que representam uma fração do capital social da empresa. Além da possibilidade de negociação, as ações oferecem ao seu proprietário, o direito de receber uma parte do lucro (dividendo) que foi arrecadado pela empresa no fim de cada exercício social. As bolsas de valores são locais que oferecem as condições necessárias para a negociação de compra e venda destas ações, tal como outros títulos e valores mobiliários. É também responsável por preservar os padrões éticos, e fazer com que as negociações sejam feitas de maneira transparente. A Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa) é a bolsa de valores oficial do Brasil, e foi formada em 2008, a partir da integração das operações da Bolsa de Valores de São Paulo e da Bolsa de Mercadorias & Futuros, (BOLSA DE VALORES MERCADORIAS E FUTURO DE SÃO PAULO, 2011). As negociações de compras e vendas são realizadas em períodos do dia chamados de pregões, que podem ser viva-voz, com os corretores anunciando a compra e venda em um espaço físico destinado a isto, ou eletrônicos, onde as operações são realizadas on-line. A BM&FBovespa encerrou suas atividades com o pregão viva-voz e atua somente com o pregão eletrônico, o que veio a facilitar ainda mais o ingresso de investidores neste tipo de mercado. Para que seja possível o investimento junto a BM&FBOVESPA, é necessário que o investidor esteja cadastrado com uma corretora licenciada pela mesma. Grande parte destas 6 corretoras oferece um sistema on-line chamado Home Broker, que possibilita ao investidor realizar ordens de compra e venda de ações. Cada corretora possui um diferente Home Broker, cada um destes com suas próprias funções e facilidades (BOLSA DE VALORES MERCADORIAS E FUTURO DE SÃO PAULO, 2011). Basicamente, a BM&FBOVESPA é a responsável pela manutenção, intermediação e transparência nas operações de compra e venda nela realizadas. 2.2 ANÁLISE TÉCNICA É importante observar que existem diferentes tipos de investidores, que realizam suas operações em diferentes espaços de tempo. Os que realizam operações de compra e venda geralmente no mesmo pregão, que são chamadas operações de day-trade. Os que fazem as operações entre um dia a duas semanas, que são chamadas de swing-trad. Os que realizam operações entre uma semana e seis meses, chamadas de position-trade. E os que acompanham as tendências analisadas, pelo tempo que as mesmas se mantêm. Isto afeta também na maneira da análise que o mesmo acaba por optar. É importante portanto saber que existe esta diferença nos objetivos do investidor, e para cada estilo de investimento, a análise que se usa deve acompanhar o mesmo para lhe ajudar (ABE, 2009). Para ter sucesso em seus investimentos na bolsa de valores, o investidor precisa utilizar de técnicas que o guiem em seus investimentos. Existem, portanto duas diferentes escolas de análise, a análise fundamentalista e a análise técnica. A análise fundamentalista segue como princípio, a busca pelo valor intrínseco da empresa, buscando assim achar um preço justo para a ação. Este método necessita que o investidor busque conhecimento mais profundo sobre a empresa, como sua área de atuação, tendências futuras para a empresa, estudo de seus resultados anteriores, avaliação da administração da empresa, como outros. Por este motivo, é uma análise que demanda tempo e exige conhecimento do investidor, principalmente na área de gestão e econômica. É um tipo de análise que se aplicada corretamente, possui altíssimo nível de retorno. Um dos mais conhecidos acionistas a se utilizar desta técnica com sucesso é Warren Buffet, economista que fez grande fortuna numa longa carreira de investimentos na bolsa de valores. Interessante observar que os retornos provenientes desta análise, aparecem em longo prazo (ELDER, 2004). A análise técnica, também conhecida por análise gráfica, por outro lado, se utiliza da 7 movimentação do mercado, propõe que os preços das ações seguem um padrão, que possibilita ao investidor fazer uma leitura deste padrão e acompanhar sua movimentação, mesmo que parcialmente (ABE, 2009, p. 28). O “pai” desta análise, foi Charles Henry Dow, jornalista que foi editor do The Wall Street Journal no final do século XIX. Segundo a teoria do mesmo, os gráficos mostram o comportamento da massa de investidores, que é o que influencia na formação dos preços das ações. De acordo com a análise técnica, o comportamento do investidor é o suficiente para que o mesmo tome as decisões no mercado de ações, não sendo importante quais sejam os motivos que levem o investidor a tomar essas decisões. É uma analise que tem como base o estudo do comportamento humano. Levando em consideração que as pessoas repetem seus comportamentos, os investidores responderão também da mesma forma a condições que acontecem várias vezes no mercado. Tendo em vista esta repetição de comportamento, a análise técnica pode se ajustar aos diferentes tipos de investidores, dos que realizam operações de day-trade aos de Positiontrade, tanto quanto os que acompanham as tendências. Dependendo apenas dos indicadores e espaços de tempo que serão utilizados para aplicar a análise (ELDER, 2006). Por a análise técnica ser uma análise de gráficos, é facilmente aplicável, e como vem se mostrando ao longo dos anos, muito eficiente desde o início do século XX. Como segue padrões, é perfeita para ser automatizada por softwares, deixando assim o investidor com mais embasamento para que o mesmo tome suas decisões acerca da compra ou venda de seus ativos. Algumas das técnicas aplicadas neste tipo de análise são as médias móveis, estocástico, saldo de volume, disparidade, desvio padrão, regressão linear, acumulação e distribuição, entre outros. 2.3 MÉDIAS MÓVEIS Dentro da análise técnica, uma das técnicas mais utilizadas é a de médias móveis. Elas são linhas dentro do gráfico de preços, que representam uma média de preços que se deslocam no tempo. Indicam, portanto o valor médio dos preços para determinados períodos, por exemplo, a média móvel de 13 dias, mostra o preço médio da ação nos últimos 13 dias. Médias Móveis são consideradas rastreadores de tendência, elas são usadas para perceber as tendências do mercado para determinada ação em determinado período. A inclinação das médias aponta a tendência, uma inclinação ascendente, indica uma tendência 8 de alta, uma descendente, tendência de baixa, já quando os preços estão flutuando, em curto tempo hora acima, hora abaixo das médias, é indicação de uma tendência lateral (ABE, 2009). Além de rastrear as tendências, uma informação valiosa que as médias móveis proporcionam, é a descoberta de uma linha de preços de suporte ou resistência para as ações. O suporte de uma ação é uma faixa de preço a qual as ações normalmente param ao começar a cair e acumulam para ganhar força a uma nova subida. O contrário ocorre com a resistência, que é a faixa de preço que as ações param ao começarem a subir, sendo seus preços pressionados novamente para baixo. A quebra deste suporte ou resistência, quando ocorrem, normalmente indica uma possível mudança de tendência. O gráfico demonstrado na figura 1 exemplifica o suporte da ação da Telemar, pode-se verificar como os preços chegam perto do suporte criado pela média móvel diversas vezes e após isto volta a subir seus preços. Pode-se contar neste caso específico que o suporte foi testado cinco vezes antes de existir a quebra do mesmo, configurando ao uma possível mudança de tendência. Fonte: Neologica (2011, p.1). Figura 1: Gráfico de médias Outra informação muito interessante que as médias móveis têm a oferecer são os cruzamentos ou crossovers. Estes indicam sinal de compra ou de venda quando ocorrem, e 9 são facilmente visualizados. Quando o preço de uma ação cruza a sua média móvel para cima, é considerado um sinal de compra da ação, da mesma forma ao se cruzar para baixo é considerado um sinal de venda da mesma. É importante porém considerar, que algumas vezes pode haver o cruzamento da média móvel, e logo em seguida retornar o preço ao seu lado original, o que configura um cruzamento falso. Não existe uma regra fixa para se verificar se o cruzamento é falso ou não, alguns investidores preferem aguardar um fechamento acima da média móvel, ou que o preço supere um determinado percentual da mesma para configurar a compra ou venda. Conforme demonstrado na figura 2, pode-se verificar que existiu um crossover entre o dia 19 e 26 de maio de 2004, indicando assim um sinal de compra da ação da Gerdau (NEOLOGICA, 2011). Fonte: Neologica (2011, p.1). Figura 2: Gráfico de médias móveis Existem vários tipos de médias móveis, será aprofundado neste trabalho as duas mais conhecidas, a média móvel simples (MMS) e a média móvel exponencial (MME). A MMS é uma média aritmética dos preços da ação contidos em um determinado período, por exemplo, o período sendo em dias, a conta seria feita com a soma dos preços de um número determinado de dias dividido por este mesmo número de dias. Pode-se considerar, 10 no caso do período em dias, o preço do fechamento da ação como o valor do dia, já que este é um valor consensual diário do preço da ação (ABE, 2009). A MMS pode ser representada conforme a fórmula demonstrada no quadro 1. MMS = (V1 + V2 +...+VN) / N Onde: MMS = Média Móvel Simples V1, V2, VN = Valores do período da ação até o período N N = Número de períodos Fonte: Neologica (2011) Quadro 1: Fórmula das médias móveis simples. Elder (2004) fala que um problema encontrado na MMS, é que cada preço afeta a média duas vezes, ao entrar e ao sair. Exemplifica dizendo que ao entrar na média, um valor elevado puxa a média para cima, emitindo um sinal de compra. O sinal por si não é ruim, porém o problema é que, X dias depois, quando este elevado valor for sair da fórmula da média, a MMS também cai, emitindo sinal de venda. Isto não faz sentido, pois se encurtar a MMS em um dia, recebemos sinal de compra, e se alongarmos um dia, também recebemos a mesma indicação de compra. A MME supera o problema anterior, pois esta reage apenas aos novos preços entrando na média, nesta média, os novos preços recebem um peso maior na média, enquanto os preços mais antigos não somem, mas vão sendo espremidos aos poucos com o passar do tempo. Porém, como aponta Abe (2009), há defensores dos dois tipos de médias móveis, e muitos utilizam de ambas, alternando entre elas de acordo com o que é analisado. A fórmula da MME pode ser vista no quadro 2. MME = P . K +MMEontem . (1 – K) K= 2/(N+1) Onde: MME = Média Móvel Exponencial P = Preço MMEontem = Média Móvel Exponencial de ontem K = Variável de acordo com o número de períodos da média N = Número de períodos Fonte: Neologica (2011) Quadro 2: Fórmula das médias móveis exponenciais. 11 O número de dias para o cálculo das médias deve ser observado. Quanto maior o período, mais suave será o comportamento da média, mais imune a ruídos, porém se for muito grande, pode demorar muito a responder as mudanças do mercado. Já em períodos menores, mais próxima a média seguirá os preços, porem mais propenso a ruídos e sinais falsos ela estará. Elder (2006), diz que para investidores de longo prazo, uma média de 200 períodos é interessante de ser usada, as mais usadas estão entre 10 e 20 períodos, e a média não deve ser menor que 8 períodos, pois neste caso ela não desempenha seu propósito de acompanhamento de tendências. Portanto médias móveis são uma parte da análise técnica experimentada e testada com sucesso há muito tempo no mercado, por diversos investidores, tornando-a uma poderosa ferramenta de análise. 2.4 MINERAÇÃO DE DADOS A mineração de dados ou data mining é um processo de descoberta de conhecimento, previamente desconhecido, em uma base de dados. A descoberta é feita através do uso de técnicas automáticas de exploração de grandes quantidades de dados de forma a identificar padrões ou tendências, que devido ao grande volume de dados, não seriam facilmente descobertos a olho nu. Posteriormente este conhecimento adquirido através do data mining deve ser utilizado como um suporte a tomada de decisões (CARVALHO, 2002). A mineração de dados segue as seguintes etapas: a) seleção, que tende a selecionar qual o conjunto de dados a ser tratado; b) pré-processamento, onde é feita uma limpeza nos dados, informações desnecessárias são removidas, e se necessário são reconfigurados dados para se manterem consistentes; c) transformação, que busca transformar os dados em formatos utilizáveis para a técnica de data mining que será aplicada; d) data mining, é onde verdadeiramente é feita a extração dos padrões; e) interpretação e avaliação, onde após ser identificados os padrões, os mesmos são interpretados em conhecimento e servirão de suporte na tomada de decisões humanas. É importante inicialmente para aplicar técnica, portanto, uma base de dados que 12 contenha as informações necessárias. Possuindo os dados, é aplicada então a técnica para processar os dados e retirar o conhecimento novo. Uma das possíveis técnicas, que foi descrita anteriormente, é a técnica das médias móveis (INFOESCOLA, 2011). As análises provenientes da utilização da mineração de dados vêm se mostrando muito úteis em diversas áreas, como na medicina, administração, economia entre outros. Este processo de descoberta de conhecimento em bases de dados é também conhecido como Knowledge Discovery in Databases (KDD). Na figura 3, apresenta-se a seqüência do KDD para aplicação de uma técnica na mineração dos dados. Fonte: Rocha (2011, p.1). Figura 3: O Processo de KDD 2.5 DISCIPLINA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO NA GESTÃO DE NEGÓCIOS De acordo com Dalfovo (2011), é apresentada na disciplina de Tecnologia da Informação na Gestão de Negócios (TIGN) entre outros conteúdos, o de Business Intelligence (BI) e simuladores para previsão futura. Discute-se na disciplina de TIGN que o BI é um conceito que permite ao executivo conhecer e administrar melhor o seu negócio, disponibilizando informações 13 suficientes e necessárias no momento exato, e com foco na tomada de decisão. Também são vistas ferramentas e softwares de suporte a tomada de decisão, que permitem, através de alertas automáticos, aos executivos visualizem tendências e desvios nas informações dentro das diversas áreas da empresa. Portanto este seria mais um software a ser incluído no conteúdo da disciplina, agregando conhecimento aos alunos, e comparando-o com outros já apresentados na disciplina. 2.6 SISTEMA ATUAL Atualmente os investidores se utilizam de diversos tipos de ferramentas, ou análises já realizadas e publicadas por outros investidores para tomarem suas decisões de compra e venda de ações. Cito o site da yahoo finance. Onde o usuário acessa o site e seleciona qual cotação pretende verificar, digitando seu código na bolsa de valores e clicando em buscar cotação. Após isto o usuário pode clicar na aba de análise técnica, que entre as análises existe a possibilidade de visualizar graficamente médias móveis. As médias são fixas, de 5, 10, 20, 50, 100 ou 200 dias. Ao se selecionar uma das médias móveis, e um período a ser analisado, é desenhada uma linha da média no gráfico junto com o preço das ações (YAHOO FINANCE, 2011). Conforme pode ser visto na figura 4. 14 Fonte: Yahoo Finance (2011, p.1). Figura 4: Gráfico de médias móveis do site ‘Yahoo Finance’. Fica, portanto a critério do investidor analisar o gráfico, com a linha da média móvel desenhada e tirar suas conclusões sobre a tendência e movimentação da ação para tomar sua decisão. 2.7 TRABALHOS CORRELATOS Pode-se citar como trabalhos correlatos as monografias realizados por Davi da Silva Nogueira e Luiz Alberto Fiamoncini Gui para conclusão do curso na Universidade Regional de Blumenau. O trabalho de Nogueira (2011) foi o desenvolvimento de um sistema para simulação de preço de ações, utilizando-se de Data Mining com a técnica de regressão linear simples. Foi desenvolvido um sistema web utilizado a linguagem Java, para demonstrar as previsões de preços. Neste sistema o usuário escolhe a ação a que pretende prever o preço futuro e é calculado o preço a que se espera que a ação chegue no determinado tempo previsto. Como resultado de seu trabalho, tem-se a aplicação do simulador na disciplina de Tecnologia da Informação na Gestão de Negócios do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da FURB. Na figura 5, pode-se ver a tela principal do sistema desenvolvido por Nogueira. 15 Fonte: Nogueira (2011, p.48). Figura 5: Tela completa do sistema de Nogueira. O trabalho de Gui (2007) foi o de criar um simulador web de compra e venda de ações na bolsa de valores. Foi desenvolvido o sistema em PHP e JavaScript, utilizando-se do banco de dados MySQL. A aplicação simula uma corretora de valores, com atualizações diárias dos valores das ações, considerando também os valores reais da Bovespa. No sistema o usuário monta uma carteira de investimentos hipotética, simulando as operações de compra e venda. O simulador foi desenvolvido para ser utilizado como apoio à disciplina de Mercado de Capitais da FURB. Na figura 6, pode-se ver a tela inicial do simulador. 16 Fonte: Gui (2007, p.36). Figura 6: Tela inicial do simulador de compra e venda de ações. 17 3 DESENVOLVIMENTO Neste capítulo estão descritos a particularidades técnicas do sistema proposto tais como a descrição do mesmo e a apresentação dos requisitos funcionais e não funcionais, e os principais diagrama de casos de uso e suas descrições. 3.1 SISTEMA PROPOSTO É proposto para este projeto o desenvolvimento de uma aplicação web que possibilite ao usuário verificar e monitorar os preços das ações as quais o mesmo esteja interessado, indicando-o qual a tendência atual das mesmas, e auxiliando-o na análise técnica através de médias móveis. Este software possibilitará uma melhor visualização das tendências das ações, demonstrando graficamente seus preços comparados com as médias móveis dos mesmos. Ao usuário será oferecida a possibilidade de escolher a quantidade de dias o qual será feita a conta de médias móveis, o que permitirá um maior dinamismo em sua aplicação da técnica. Com estas informações gráficas dispostas na tela, será mais fácil ao usuário realizar sua própria análise. Como o projeto busca um software de simples acesso e entendimento, diferente dos existentes hoje, será recomendado, para usuários que não possuam conhecimento mais aprofundado do mercado de ações, as quantidades de dias para médias móveis mais usadas e testadas quanto a curto, médio e longo prazo de investimentos. Além dos gráficos dispostos em tela, o software retornará em forma descritiva, através de uma base de frases pré-definidas, a análise, falando em que tendência se encontra a ação, indicando o possível valor da resistência ou do suporte da ação, e até indicando uma possível mudança de tendência. Esta descrição textual tende a facilitar ainda mais aos investidores com conhecimento menos aprofundado nesta análise, bem como os ajudarem a entender o seu funcionamento. O software permitirá ao usuário também selecionar as ações as quais o mesmo pretende acompanhar e a média móvel aplicada na mesma, deixando-as salva em seu perfil. Com isto ao efetuar o login em seu perfil, caso exista uma possível mudança de tendência, o que significa um ponto de compra ou venda de ações, este receba um alerta automaticamente sobre este acontecimento, sugerindo uma ação a ser tomada. Na figura 7, tem-se o diagrama com a atividade principal proposta pelo software. 18 act Diagrama de Ativ idade Principal Validação de usuário Usuário realiza login [Usuário válido] Usuário entra Softw are v erifica necessidade de alerta de mudança de tendência [Usuário inválido] Existe alerta Usuário inválido [Sim] Env ia alertas [Não] Usuário adiciona ações Softw are demonstra os gráficos e textos como resultado Softw are realiza calculos das médias móv eis Usuário parametriza dias para médias móv eis Usuário analisa o retorno do softw are Usuário se desconecta do site Figura 7: Diagrama de atividades Para o desenvolvimento deste software será utilizada as seguintes ferramentas: a) IDE Eclipse, como ambiente de desenvolvimento; b) MySQL, como banco de dados; c) JavaScript, para deixar o ambiente mais dinâmico. 3.2 ESPECIFICAÇÃO DOS REQUISITOS O quadro 3 apresenta os requisitos funcionais previstos para o software e sua rastreabilidade, ou seja, vinculação com o(s) caso(s) de uso associado(s). Requisitos Funcionais Caso de Uso RF01: O software deverá permitir ao usuário realizar o login. UC01 RF02: O software deverá permitir o usuário alterar senha do login. UC02 RF03: O software deverá permitir ao usuário adicionar e administrar UC03 ações da bolsa de valores em seu perfil. 19 RF04: O software deverá permitir o usuário parametrizar a quantidade de UC04 dias para a análise. RF05: O software deverá calcular as médias móveis. UC05 RF06: O software deverá montar um gráfico com as informações dos UC06 preços de ações e médias móveis da mesma. RF07: O software deverá informar textualmente sobre a análise UC07 realizada, através de uma base com frases pré-definidas. Quadro 3: Requisitos funcionais O quadro 4 lista os requisitos não funcionais previstos para o software. Requisitos Não Funcionais RNF01: O software deverá ser acessado através da internet. RNF02: O software deverá ser compatível com o navegador Google Chrome. RNF03: O software deverá utilizar o banco de dados MySQL. RNF04: O software deverá ser utilizado como material de apoio para a disciplina de TIGN da FURB. Quadro 4: Requisitos não funcionais 3.3 MODELAGEM Esta seção apresenta os diagramas que serão necessários para o entendimento do software proposto. 3.3.1 DIAGRAMA DE CASOS DE USO Esta seção apresenta o diagrama de casos de uso preliminar do software proposto, sendo que os detalhamentos dos casos de uso estão descritos a partir do Apêndice A. Na figura 8, têm-se os casos de usos do software proposto com seus atores. 20 uc Diagrama de Casos de Uso UC6 - Montar Gráfico com as Informações Softw are UC7 - Informar Textualmente a Análise Realizada UC5 - Calcular as Médias Móv eis UC4 - Parametrizar Dias de Médias Móv eis Usuario UC3 - Adicionar Ações UC2 - Alterar Senha UC1 - Realizar Login Figura 8: Diagrama de casos de uso 21 4 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ABE, Marcos. Manual de análise técnica: essência e estratégias avançadas : tudo o que um investidor precisa saber para prosperar na Bolsa de Valores até em tempos de crise. São Paulo: Novatec, 2009. 256 p, il. BOLSA DE VALORES, MERCADORIAS E FUTUROS DE SÃO PAULO. Entenda o mercado de ações. São Paulo, [2011?]. Disponível em: <http://www.bmfbovespa.com.br/ptbr/educacional/iniciantes/mercado-de-acoes/entenda-o-mercado-de-acoes/entenda-o-mercadode-acoes.aspx?idioma=pt-br>. Acesso em: 06 de setembro de 2011. CARVALHO, Luis Alfredo Vidal de. Datamining: a mineração de dados no marketing, medicina, economia, engenharia e administração.2. ed. São Paulo : Érica, 2002. 234p, il. DALFOVO, Oscar. Plano de ensino-aprendizagem integral: ementa disciplina tecnologia da informação na gestão de negócio. Blumenau, 2011. Disponível em: <http:// www.inf.furb.br/~dalfovo/Bsi/planos_de_ensino-aprendizagem_si.html>. Acesso em: 02 setembro 2011. ELDER, Alexander. Como se transformar em um operador e investidor de sucesso: entenda a psicologia do mercado financeiro : técnicas poderosas de negociação.6. ed. Rio de Janeiro : Elsevier, 2004. ix, 305 p, il. ELDER, Alexander. Aprenda a operar no mercado de ações: um guia completo para o trading. Rio de Janeiro : Campus : Elsevier, 2006. 340 p, il. GUI, Luiz Alberto Fiamoncini. Simulador web do mercado de compra e venda de ações na bolsa de valores. 2007.62 f, il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Centro de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Regional de Blumenau, Blumenau. ROCHA, Helio. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database). Salvador, [2011?]. Disponível em: <http://www.heliorocha.com.br/graduacao/sisinfo/download/TEI/AulaKDD.pdf>. Acesso em: 7 de setembro de 2011. INFOESCOLA. Data mining. São Paulo, fev. 2010. Disponível em: <http://www.infoescola.com/informatica/data-mining/>. Acesso em: 6 de setembro de 2011. 2.8 NEOLOGICA. No mundo das médias móveis. Porto Alegre, [2011?]. Disponível em: <http://www.nelogica.com.br/artigos/indicadores/mm.php>. Acesso em: 6 de setembro de 2011. 22 NOGUEIRA, Davi da Silva. Desenvolvimento de um sistema para simulação de previsão de preço de ações na bovespa utilizando data mining com a técnica de regressão linear simples. 2011.65 f, il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Centro de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Regional de Blumenau, Blumenau. YAHOO FINANCE. Análise técnica. São Paulo, [2011?]. Disponível em: <http://br.finance.yahoo.com/q/ta?s=PETR4.SA&t=1y&l=on&z=l&q=l&p=%2Cm20&a=&c =>. Acesso em: 6 de setembro de 2011. 23 APÊNDICE A – Detalhamento dos casos de uso É apresenta nesta seção a descrição dos casos de uso conforme previstos no diagrama apresentado na seção 3.3.1. UC01 Realizar o login Permite ao usuário informar seus dados para realizar o login com suas informações já salvas. UC02 Alterar senha Permite ao usuário alterar sua senha de acesso ao software caso assim deseje. UC03 Adicionar ações da bolsa de valores Permite ao usuário incluir ou excluir ações existentes, de acordo com sua necessidade. Constraints Pré-condição . O usuário deve estar cadastrado e logado no software. Pós-condição . Um ação foi incluído, ou excluído do perfil do usuário. Cenários Adicionar Ação {Principal}. 1. Usuário entra na opção de administrar ações, adicionar ação. 2. Usuário digita o código da ação existente na BM&FBOVESPA. 3. Software verifica se a ação informada realmente existe na BM&FBOVESPA e adiciona ao perfil do usuário. 4. Software adiciona a ação no perfil do usuário. Excluir ação {Alternativo}. No passo 1 usuário decide excluir uma ação de seu perfil 1.1. Usuário seleciona a ação anteriormente cadastrada em seu perfil. 1.2. Usuário escolhe a opção excluir. 1.3. Software retira a ação de seu perfil. Ação não existente {Exceção} No passo 3, caso não exista a ação informada, apresenta mensagem “Ação informada para ser adicionada não existente.” 24 UC04 Parametrizar dias de médias móveis Permite ao usuário, escolher a quantidade de dias a que se quer aplicar a técnica de médias móveis. Constraints Pré-condição . O usuário deve ter realizado o login e possuir ao menos uma ação cadastrada. Pós-condição . O parâmetro de médias móveis será salvo para aquela determinada ação. Cenários Parametrização das médias móveis {Principal}. 1. Usuário seleciona a ação ao qual quer parametrizar os dias para o cálculo de médias móveis. 2. Usuário digita a quantidade de dias ao qual pretende realizar o cálculo e período ao qual se quer visualizar as médias. 3. Software salva a quantidade de dias do usuário para aquela ação. Parametrização pré-definida {Alternativo}. No passo 2, o usuário opta por escolher uma quantidade de dias sugerida. 2.1 O usuário seleciona uma das três quantidades de dias sugeridas pelo software, para curto, médio ou longo prazo. 2.1 O software salva a quantidade de dias pré-selecionado pelo usuário para aquela ação. UC05 Calcular as médias móveis O software realiza os cálculos das médias móveis conforme o que foi previamente parametrizado pelo usuário quanto a que ação e quantidade de dias selecionadas. Constraints Pré-condição . O usuário deve ter realizado o login e possuir ao menos uma ação cadastrada junto com seu parâmetro de quantidade de dias para cálculo de médias móveis. Pós-condição . Os cálculos quanto às médias móveis da ação serão realizados. Cenários Calculo das médias móveis {Principal}. 1. O software recebe as informações anteriores de que ações, quantidades de dias para realização das médias móveis, e período a ser demonstrado. 2. O software realiza os cálculos das médias móveis e obtém os resultados quanto a técnica aplicada. 25 UC06 Montar gráficos com as informações Permite ao software a demonstração de gráficos em tela quanto aos preços de ações e a suas médias móveis de acordo com o parametrizado pelo usuário. Constraints Pré-condição . O usuário deve ter realizado o login e possuir ao menos uma ação cadastrada junto com seu parâmetro de quantidade de dias para calculo de médias móveis. Pós-condição . O gráfico com as informações deverá estar disposto na tela. Cenários Demonstração do gráfico na tela {Principal}. 1. O usuário seleciona qual ação pretende visualizar o gráfico. 2. O software recebendo os dados dos cálculos de médias móveis e dos preços das ações, monta o gráfico para visualização do usuário. UC07 Informar textualmente análise realizada Permite ao software, informar em forma de texto, considerações sobre a análise realizada, e ao usuário ficar informado sobre elas. Constraints Pré-condição . O usuário deve ter realizado os cálculos de médias móveis. Pós-condição . O software demonstrara em tela, informações textuais acerca da análise realizada. Cenários Verificação da análise {Principal}. 1. O software realiza a análise de acordo com os dados calculados anteriormente. 2. A análise retornará dados em forma de texto, retirados de uma base de frases pré-definidas, quanto ao valor de suporte ou resistência da ação, bem como em qual tendência se encontra a ação, e caso esteja ocorrendo uma possível inversão de tendência, informa-se também ao usuário.