PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LAS ACCIONES, A TRAVÉS DEL SENTIMIENTO DE TWITTER.
Meza Rioseco, Anaís
PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LAS ACCIONES, A TRAVÉS DEL SENTIMIENTO DE TWITTER. ARTICULO. Anaís Meza Rioseco ; Nicolle Ruminot Sandoval ; Profesor guía : Denis Muñoz Figueroa - Chillán, Chile. 2021 - 40 páginas figuras, tablas.
Artículo para optar al título de Ingeniero Comercial y Grado Académico de Licenciado en Ciencias de la Administración de Empresas. Universidad Adventista de Chile, Chillán, 2021.
Bibliografía ; páginas 37- 40
RESUMEN
En este estudio se investigó la relación entre el precio de las acciones del índice Dow Jones y el
“sentimiento de Twitter”. Fue medido en base a un modelo de redes neuronales artificiales, que
incorporó como variables independientes un proceso autorregresivo AR (1) y el sentimiento de
Twitter con un rezago, y la variable dependiente, precio de cierre de la acción.
La red neuronal que se utilizó para la predicción es un perceptrón multicapa, el cual utiliza un
algoritmo de aprendizaje supervisado de retropropagación de los errores en la fase de entrenamiento.
Los datos utilizados de las empresas que cotizan en el índice “Dow Jones” comprenden desde el
31 de mayo de 2013, hasta el 18 de septiembre de 2014, el cual es considerado un periodo normal, -
sin crisis económicas.
Se eligieron cuatro empresas pertenecientes al índice “Dow Jones” en base a la correlación de las
variables del volumen de Twitter con el precio de la acción. Los resultados indican que, al incorporar
el volumen de Twitter en modelos estándar como procesos autorregresivos, se mejoró la predicción
del modelo predictivo, medido por el Error Cuadrático Medio (RMSE).
Además, se observa que los efectos del volumen de Twitter son asimétricos entre empresas y que
los altos volúmenes de Twitter se correlacionan positivamente con el precio del mercado de valores.
REDES NEURONALES
SOCIAL MEDIA
BOLSA DE VALORES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APRENDIZAJE AUTOMATICO
TWITTER
PRECIO DE CIERRE DE LA ACCION
PERCEPTRON MULTICAPA
PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LAS ACCIONES, A TRAVÉS DEL SENTIMIENTO DE TWITTER. ARTICULO. Anaís Meza Rioseco ; Nicolle Ruminot Sandoval ; Profesor guía : Denis Muñoz Figueroa - Chillán, Chile. 2021 - 40 páginas figuras, tablas.
Artículo para optar al título de Ingeniero Comercial y Grado Académico de Licenciado en Ciencias de la Administración de Empresas. Universidad Adventista de Chile, Chillán, 2021.
Bibliografía ; páginas 37- 40
RESUMEN
En este estudio se investigó la relación entre el precio de las acciones del índice Dow Jones y el
“sentimiento de Twitter”. Fue medido en base a un modelo de redes neuronales artificiales, que
incorporó como variables independientes un proceso autorregresivo AR (1) y el sentimiento de
Twitter con un rezago, y la variable dependiente, precio de cierre de la acción.
La red neuronal que se utilizó para la predicción es un perceptrón multicapa, el cual utiliza un
algoritmo de aprendizaje supervisado de retropropagación de los errores en la fase de entrenamiento.
Los datos utilizados de las empresas que cotizan en el índice “Dow Jones” comprenden desde el
31 de mayo de 2013, hasta el 18 de septiembre de 2014, el cual es considerado un periodo normal, -
sin crisis económicas.
Se eligieron cuatro empresas pertenecientes al índice “Dow Jones” en base a la correlación de las
variables del volumen de Twitter con el precio de la acción. Los resultados indican que, al incorporar
el volumen de Twitter en modelos estándar como procesos autorregresivos, se mejoró la predicción
del modelo predictivo, medido por el Error Cuadrático Medio (RMSE).
Además, se observa que los efectos del volumen de Twitter son asimétricos entre empresas y que
los altos volúmenes de Twitter se correlacionan positivamente con el precio del mercado de valores.
REDES NEURONALES
SOCIAL MEDIA
BOLSA DE VALORES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APRENDIZAJE AUTOMATICO
PRECIO DE CIERRE DE LA ACCION
PERCEPTRON MULTICAPA