Browsing by Subject "Sentiment analysis"

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    Análisis de sentimientos integrado en un modelo de predicción del precio de las acciones, utilizando técnicas de aprendizaje automático
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Londoño Cárdenas, Jhon Sebastián; Ortiz Morales, Luis Alberto; Linares Ospina, Diego Luis; Álvarez Vargas, Gloria Inés
    El mercado de acciones es uno que cuenta con cierta antigüedad, es por esto que se han desarrollado y probado una gran variedad técnicas para intentar predecir el comportamiento del valor del precio de las acciones. Sin embargo, para estas predicciones se tienen en cuenta, en mayor medida, variables como el histórico del precio, dejando de lado otro tipo de información como el análisis de sentimientos. En este proyecto se quiso contribuir a la investigación sobre el aporte que puede hacer este tipo de variable menos usada en la predicción del precio de las acciones, por este motivo, se llevó a cabo una integración entre dos técnicas con diferente grado de exploración. Para la parte del análisis de sentimientos se usó un dataset de tweets de la empresa Apple al cual se le aplicó técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para el preprocesa miento, 2 algoritmos de aprendizaje semi-supervisado para ayudar a etiquetar los sentimientos de todos los tweets y 3 modelos de aprendizaje automático para que pudieran etiquetar tweets nuevos, siendo este la Máquina de Soporte Vectorial. Para la parte del histórico del precio se usó un dataset de diferentes valores de las acciones de la empresa Apple, gracias al cual se en traron 3 modelos de aprendizaje automático de los cuales la LSTM tuvo los mejores resultados. Posteriormente, se integraron los sentimientos obtenidos al histórico del precio, obteniendo que el mejor modelo era el Random Forest, sin embargo, no conseguía superar al mejor modelo que únicamente usaba el histórico del precio. Con dicho modelo de Random Forest se realizaron pruebas en un mercado simulado, determinando que el uso tanto del histórico del precio como del análisis de sentimientos es posible y tiene resultados aceptables, no obstante, la estrategia de compra y venta debe examinarse con mayor rigurosidad para darle un uso a estos modelos en el mundo real.
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    “Efectos de las noticias financieras sobre las tasas de los títulos de deuda pública en el mercado del MILA”
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Osorio Morales, Andrés Felipe; Arango Londoño, David
    Este trabajo de investigación explora cómo las noticias financieras y económicas influyen en la volatilidad de las tasas de los títulos de deuda pública en los mercados del Mercado Integrado Latinoamericano (MILA), que incluye Colombia, Chile, Perú y México. Dada la importancia de las noticias financieras en la formación de precios y la toma de decisiones de inversión, entender su impacto sobre la volatilidad es crucial para inversores, reguladores y otros actores del mercado. El análisis se centra en determinar si las noticias actúan como un factor causal relevante de volatilidad, permitiendo a los participantes del mercado anticipar cambios en los rendimientos y ajustar sus estrategias de inversión. La metodología adoptada combina técnicas de análisis de contenido y modelos econométricos. Se utiliza procesamiento de lenguaje natural para analizar el contenido emocional y el impacto de las noticias financieras obtenidas de plataformas como Twitter, clasificándolas en un índice de sentimientos. Posteriormente, se aplican modelos GARCH para evaluar cómo estas noticias afectan la volatilidad de los rendimientos de los Títulos de Tesorería de Colombia a 10 años y regresión ARIMAX para establecer si existe algún impacto de las noticias en el rendimiento de los bonos, teniendo en cuenta variables como la inflación y la tasa interbancaria. Los resultados del estudio indican que las noticias financieras no tienen un efecto significativo sobre la volatilidad de las tasas. El mayor impacto viene dado por los datos históricos de rendimiento, confirmando la hipótesis débil de la eficiencia del mercado. Esta investigación aporta a la literatura existente ofreciendo nuevas perspectivas sobre la interacción entre noticias financieras y dinámicas de mercado en un contexto de mercados financieros integrados en América Latina. Este trabajo no solo destaca la relevancia práctica de comprender la volatilidad de los mercados en respuesta a las noticias y otros factores, sino que también sugiere la adopción de políticas y estrategias de inversión informadas para enfrentar y aprovechar las dinámicas de mercado inducidas por información financiera.