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 inve...

Full description

Autores:
González González, Germán Eduardo
Tipo de recurso:
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/
id UNIANDES2_1766cf5af86af51b55846604cdeaa516
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44102
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Jara Pinzón, Diegof7504ea1-04d4-4b60-a2c9-c4dc0eb1c475400González González, Germán Eduardoc2c31dc3-b3ee-4870-9938-b1ec8b20089d500López Gaviria, José IgnacioCaballero Argáez, Carlos Eduardo2020-09-03T14:32:01Z2020-09-03T14:32:01Z2019http://hdl.handle.net/1992/44102u827549.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/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.This article studies the statistical relationship between investors sentiments and news with the direction of the SandP 500 in a 30-minute time frame. Specifically, this paper applied Machine Learning algorithms to estimate a representative measure of investors sentiment and news using messages from StockTwits users. Later, we used that information to forecast the direction of the SandP 500. We found that by using investor sentiments, the accuracy of the SandP prediction improved to 58% from 50% obtained by an autoregressive model. However, we determined that using StockTwits news did not enhance the model's predictive power for the SandP 500.Magíster en EconomíaMaestría50 hojasapplication/pdfspaUniandesMaestría en EconomíaFacultad de Economíainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaAnálisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátilTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMIndices bursátiles - ColombiaInversiones - Aspectos psicológicosRedes sociales en línea - Aspectos financierosAprendizaje automático (Inteligencia artificial)EconomíaPublicationORIGINALu827549.pdfapplication/pdf1335050https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0c3e3ff0-d35d-411f-a518-cf25031b3431/download914a7deb673a01ddc75057f5ca3376d6MD51THUMBNAILu827549.pdf.jpgu827549.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4260https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ec03d093-d073-4845-9106-fb00ab48e43a/download90e90e177d1f75bd6cbfabb9262a2db1MD55TEXTu827549.pdf.txtu827549.pdf.txtExtracted texttext/plain130213https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4c8f3b90-48d7-48aa-9235-573c56830365/download34de0adfdcc3e9e33c40ed8e44ca08d7MD541992/44102oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/441022023-10-10 19:41:05.45http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co
dc.title.es_CO.fl_str_mv Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil
title Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil
spellingShingle Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil
Indices bursátiles - Colombia
Inversiones - Aspectos psicológicos
Redes sociales en línea - Aspectos financieros
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Economía
title_short Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil
title_full Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil
title_fullStr Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil
title_full_unstemmed Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil
title_sort Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil
dc.creator.fl_str_mv González González, Germán Eduardo
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Jara Pinzón, Diego
dc.contributor.author.none.fl_str_mv González González, Germán Eduardo
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv López Gaviria, José Ignacio
Caballero Argáez, Carlos Eduardo
dc.subject.armarc.es_CO.fl_str_mv Indices bursátiles - Colombia
Inversiones - Aspectos psicológicos
Redes sociales en línea - Aspectos financieros
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
topic Indices bursátiles - Colombia
Inversiones - Aspectos psicológicos
Redes sociales en línea - Aspectos financieros
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Economía
dc.subject.themes.none.fl_str_mv Economía
description 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.
publishDate 2019
dc.date.issued.es_CO.fl_str_mv 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-09-03T14:32:01Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-09-03T14:32:01Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Maestría
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/44102
dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv u827549.pdf
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/44102
identifier_str_mv u827549.pdf
instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv 50 hojas
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv Uniandes
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv Maestría en Economía
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv Facultad de Economía
dc.source.es_CO.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
instname_str Universidad de los Andes
institution Universidad de los Andes
reponame_str Repositorio Institucional Séneca
collection Repositorio Institucional Séneca
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0c3e3ff0-d35d-411f-a518-cf25031b3431/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ec03d093-d073-4845-9106-fb00ab48e43a/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4c8f3b90-48d7-48aa-9235-573c56830365/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 914a7deb673a01ddc75057f5ca3376d6
90e90e177d1f75bd6cbfabb9262a2db1
34de0adfdcc3e9e33c40ed8e44ca08d7
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1808390495771033600