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Título de Acceso Abierto
Predicción de los rendimientos de acciones en Argentina en base a indicadores técnicos y al modelado de tópicos en foros bursátiles
Ramiro Heraclio Gálvez Agustín Gravano
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
Entender fenómenos sociales utilizando datos provenientes de la interacción de personas en plataformas online es un área de estudio que cobra cada vez mayor relevancia. En el presente trabajo se utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural y de aprendizaje automático para analizar si, sobre la base información obtenida de posts de un popular foro bursátil online de Argentina, se puede extraer información que contenga poder predictivo sobre el retorno diario futuro de un grupo de acciones. En concreto, para un conjunto de acciones, se procesan y normalizan los posts diarios que pertenecen al tema de cada acción, utilizando el modelo de bolsa de palabras para representar los posts de cada acción. Luego se lleva adelante un proceso de reducción de dimensionalidad (descomposición truncada en valores singulares). Como resultado de este proceso se obtiene una serie de atributos que, se presume, tienen contenido semántico y pueden ser asociados a tópicos que se debaten en los foros. Una vez hecho esto, se intenta responder dos preguntas. Primero, ¿tienen estos tópicos información predictiva referida al retorno futuro diario de una acción? Segundo, de haber información predictiva, ¿es la misma novedosa, o simplemente es otra forma de obtener información que ya se encontraba presente en el comportamiento pasado de los precios de una acción, y que podría ser captada simplemente analizando indicadores técnicos? Los resultados obtenidos son alentadores, pues parecen indicar que efectivamente los tópicos contienen información con valor predictivo y que la misma estaría complementando información contenida en el precio pasado de las acciones. Un resultado adicional interesante es que los tópicos detectados parecieran captar idiosincrasias de carácter político y económico que com´unmente se asocian a las empresas que la acción estudiada representa.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
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Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2016 | Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) |
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Información
Tipo de recurso:
tesis
Idiomas de la publicación
- español castellano
País de edición
Argentina
Fecha de publicación
2016-03-28
Información sobre licencias CC