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 S&P 500 en ventanas de 30 minutos. Específicamente, se utilizan algoritmos de Machine Learning para estimar una medida representativa del sentimiento de los in...
- Autores:
-
González, Germán Eduardo
- Tipo de recurso:
- Work document
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/41093
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/41093
- Palabra clave:
- Predicción de la dirección de los retornos intradía
S&P 500
Análisis de sentimiento de los inversionistas
Y análisis de sentimiento de noticias
G11, G14, G15, G17, G41
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
| Summary: | Este trabajo estudia en la relación estadística entre el sentimiento de inversionistas y de noticias con la dirección del movimiento del S&P 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. |
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