Análisis de sentimientos de noticias e inversionistas en el mercado bursátil

Abstract

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.