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Los sentimientos reflejados en las noticias indican el comportamiento del mercado financiero
El profesor Argimiro Arratia, investigador del Laboratorio de Algoritmia Relacional, Complejidad y Aprendizaje (LARCA) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), ha realizado una investigación que determina la relación entre algunos indicadores de sentimientos presentes a las noticias de los medios digitales y las acciones en bolsa, el precio del oro y del petróleo, el cambio de monedas y otros derivados financieros.
17/12/2015
La investigación ha sido encargada por la empresa de asesoramiento financiero Acuity Trading al investigador de la UPC y consiste en un estudio econométrico que determina la capacidad predictiva de algunos indicadores de sentimiento social desarrollados por la empresa en relación a los movimientos del mercado financiero.
Para desarrollar el estudio, Argimiro Arratia ha utilizado un modelo multivariante de regresión que mide la relación de causalidad entre diferentes conjuntos formados con los índices de sentimiento y las series financieras a predecir (historial de precios de acciones, del petróleo, cotización del dólar, entre otros). Un modelo multivariante de regresión (VAR, en inglés) es un modelo econométrico que describe la evolución de un número determinado de variables durante un periodo de tiempo. El análisis de sentimientos se centra en el procesamiento del lenguaje natural presente en textos así como en la lingüística computacional, para identificar y extraer información subjetiva.
La conclusión del estudio es que hay algunos indicadores que, en efecto, tienen cierta capacidad variable de predicción, dependiendo de la serie financiera que se analice. De los indicadores elaborados por Acuity Trading, el estudio muestra que, en general, los derivados del cambio de monedas presentan mejor relación causa-efecto. Los resultados también indican que el índice de volatilidad financiera es el más fiable para predecir los movimientos de cualquier serie financiera muestreada a diario, y que el índice no sólo es muy preciso, sino que, además, es un medio adecuado para predecir de forma fiable el comportamiento de cualquier serie financiera de la que se haga un muestreo diario.
La investigación puede ser fundamental para los proveedores de servicios financieros o corredores de bolsa que quieran utilizar big data en sus negocios. El proyecto se suma a la investigación puntera que la UPC desarrolla en términos de big data y por la que es reconocida internacionalmente.
Acuity Trading es una compañía de asesoramiento financiero que utiliza tecnología de aprendizaje automatizado y procesamiento de datos masivos para confeccionar indicadores de sentimiento social, basados en millones de noticias de medios electrónicos.
Para desarrollar el estudio, Argimiro Arratia ha utilizado un modelo multivariante de regresión que mide la relación de causalidad entre diferentes conjuntos formados con los índices de sentimiento y las series financieras a predecir (historial de precios de acciones, del petróleo, cotización del dólar, entre otros). Un modelo multivariante de regresión (VAR, en inglés) es un modelo econométrico que describe la evolución de un número determinado de variables durante un periodo de tiempo. El análisis de sentimientos se centra en el procesamiento del lenguaje natural presente en textos así como en la lingüística computacional, para identificar y extraer información subjetiva.
La conclusión del estudio es que hay algunos indicadores que, en efecto, tienen cierta capacidad variable de predicción, dependiendo de la serie financiera que se analice. De los indicadores elaborados por Acuity Trading, el estudio muestra que, en general, los derivados del cambio de monedas presentan mejor relación causa-efecto. Los resultados también indican que el índice de volatilidad financiera es el más fiable para predecir los movimientos de cualquier serie financiera muestreada a diario, y que el índice no sólo es muy preciso, sino que, además, es un medio adecuado para predecir de forma fiable el comportamiento de cualquier serie financiera de la que se haga un muestreo diario.
La investigación puede ser fundamental para los proveedores de servicios financieros o corredores de bolsa que quieran utilizar big data en sus negocios. El proyecto se suma a la investigación puntera que la UPC desarrolla en términos de big data y por la que es reconocida internacionalmente.
Acuity Trading es una compañía de asesoramiento financiero que utiliza tecnología de aprendizaje automatizado y procesamiento de datos masivos para confeccionar indicadores de sentimiento social, basados en millones de noticias de medios electrónicos.
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