TCC Puc Minas - Agosto de 2021
APLICAÇÃO DE MODELOS DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DE DEMONSTRAÇÕES CONTÁBEIS E CLASSIFICAÇÃO DE EMPRESAS PARA INVESTIMENTO NO LONGO PRAZO.
O arquivo "TCC_PucMinas_VersaoFinal.ipynb" contém o notebook desenvolvido no TCC, que pode ser executado no Jupyter Notebook do Anaconda. O notebook carrega os dados coletados no sítio da Bolsa de Valores Mobiliários (CVM) faz os tratamentos e a devida exploração dos dados, executa os algoritmos de aprendizado de máquina, apresenta a análise dos resultados, e, no final, gera a base de dados e salva o modelo em disco para posterior utilização (arquivos disponíveis na pasta Base de Dados e Classificador). Este notebook também utiliza o arquivo "df_cvm.xlsx".
O notebook "Carregar um classificador treinado.ipynb" carrega a base de dados criada no notebook acima citado, aplica o modelo e faz a predição do resultado.
O arquivo "app-tcc.py" foi desenvolvido no editor de texto Visual Studio Code e com o auxílio da biblioteca streamlit foi possível criar um aplicativo web para exibir a solução de Machine Learning para o problema proposto. Este arquivo utiliza os arquivos disponíveis na pasta Base de Dados e Classificador.
O notebook "Retorno Carteira.ipynb" trata da análise de uma carteira de investimento, com a seleção de algumas empresas classificadas como "boa". Este notebook faz uso dos arquivos "bases_classificacao.pkl" disponível na pasta Base de Dados e Classificador e do arquivo "carteira_acoes1.xlsx".
Não foi possível carregar os arquivos da pasta ZIP já descompactados e nem os arquivos consolidados por exercício, devido às limitações do repositório em quantidade e tamanho do arquivo. No entanto, é possível obtê-los com a execução do notebook "TCC_PucMinas_VersaoFinal.ipynb". Os demais arquivos gerados e utilizados no projeto estão disponíveis para consulta nas pastas correspondentes deste repositório.