Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil

Este trabajo estudia en la relación estadística entre el sentimiento de inversionistas y de noticias con la dirección del movimiento del SandP 500 en ventanas de 30 minutos. Específicamente, se utilizan algoritmos de Machine Learning para estimar una medida representativa del sentimiento de los inversionistas y de noticias a partir de mensajes de usuarios de StockTwits, que luego se utilizaron de manera conjunta e individual para pronosticar la dirección del SP 500. Se encontró que con la inclusión del sentimiento de los inversionistas se alcanzó una exactitud del 58%, por encima del 50% obtenido por un modelo autorregresivo. No obstante, se determinó que la integración del análisis de sentimiento de noticias no aumentó la predictibilidad del índice en cuestión.

• Autores: González González, Germán Eduardo
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44102
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/44102
• Palabra clave: Indices bursátiles - Colombia; Inversiones - Aspectos psicológicos; Redes sociales en línea - Aspectos financieros; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Economía
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/