Predicción de la dirección de variación del precio de una acción de la Bolsa de Nueva York usando información de la red social Stocktwits mediante algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático

El internet cambió la forma en que los agentes negocian activos en la bolsa, debido a la posibilidad de acceso inmediato a fuentes, artículos y estadísticas específicas para la acción que se desee. Sin embargo, estos no se encargan únicamente de demandar este tipo de fuentes; dado que generan grandes cantidades de información que contiene la opinión general sobre el mercado en un momento específico haciendo uso de redes sociales. Este trabajo estudia si esta información tiene capacidad predictiva sobre la variación de la dirección del precio de una activo transado en la Bolsa de Valores de Nueva York, valiéndose de herramientas de minería de datos y algoritmos de aprendizaje de máquina.

• Autores: Rodriguez Perez, Andrés Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/14794
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/14794; http://dx.doi.org/10.15332/tg.pre.2018.00001
• Palabra clave: Stock Price; Data Mining; Machine Learning; Natural Language Procesing; Social Network Analysis; New York Stock Exchang; Stock Exchange -- Nueva York; Financial Market; Assets (Accounting); Stocks (Stock Exchange) -- Statistical Analysis; Bolsa de Valores -- Nueva York; Mercado Financiero; Activos (Contabilidad); Acciones (Bolsa) -- Análisis Estadístico; Precio del Activo; Minería de Datos; Aprendizaje Automático; Procesamiento del Lenguaje Natural; Análisis de Redes Sociales; Bolsa de Valores de Nueva York
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