Predicción de la dirección de variación del precio de una acción de la Bolsa de Nueva York usando información de la red social Stocktwits mediante algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático

El internet cambió la forma en que los agentes negocian activos en la bolsa, debido a la posibilidad de acceso inmediato a fuentes, artículos y estadísticas específicas para la acción que se desee. Sin embargo, estos no se encargan únicamente de demandar este tipo de fuentes; dado que generan grande...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Rodriguez Perez, Andrés Felipe
Otros Autores: Romero, Robert
Formato: Desconocido (Unknown)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Santo Tomás 2019
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11634/14794
Descripción
Sumario:El internet cambió la forma en que los agentes negocian activos en la bolsa, debido a la posibilidad de acceso inmediato a fuentes, artículos y estadísticas específicas para la acción que se desee. Sin embargo, estos no se encargan únicamente de demandar este tipo de fuentes; dado que generan grandes cantidades de información que contiene la opinión general sobre el mercado en un momento específico haciendo uso de redes sociales. Este trabajo estudia si esta información tiene capacidad predictiva sobre la variación de la dirección del precio de una activo transado en la Bolsa de Valores de Nueva York, valiéndose de herramientas de minería de datos y algoritmos de aprendizaje de máquina.