Predicciones financieras basadas en análisis de sentimiento de textos y minería de opiniones

• Argimiro Arratia ^[1]
  1. [1] Universitat Politècnica de Catalunya

     Universitat Politècnica de Catalunya

     Barcelona, España

     
• Localización: Nuevos métodos de predicción económica con datos masivos / Daniel Peña Sánchez de Rivera (ed. lit.) , Pilar Poncela Blanco (ed. lit.) , Esther Ruiz Ortega (ed. lit.) , 2021, ISBN 9788417609481, págs. 137-162
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este capítulo se describe la mecánica básica para construir un modelo de predicción que utiliza indicadores de sentimiento derivados de datos textuales. Enfocamos nuestro objetivo de predicciones en series de tiempo financieras y presentamos un conjunto de hechos empíricos que describen las propiedades estadísticas de los indicadores de sentimiento, con particular atención en aquellos indicadores extraídos de noticias sobre mercados financieros y cuya categorización de sentimientos se basa en diccionarios. El objetivo general es proporcionar pautas para los profesionales en el mundo de las finanzas para la adecuada construcción e interpretación de su propia información numérica dependiente del tiempo y que representa la percepción del público hacia las empresas, los precios de las acciones y los mercados financieros en general.