Predicción de los rendimientos de acciones en Argentina en base a indicadores técnicos y al modelado de tópicos en foros bursátiles

Gálvez, Ramiro Heraclio

Registro:

Documento:	Tesis de Maestría
Disciplina:	computacion
Título:	Predicción de los rendimientos de acciones en Argentina en base a indicadores técnicos y al modelado de tópicos en foros bursátiles
Autor:	Gálvez, Ramiro Heraclio
Editor:	Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Filiación:	Facultad de Ingeniería
Publicación en la Web:	2017-04-28
Fecha de defensa:	2016-03-28
Fecha en portada:	2016
Grado Obtenido:	Maestría
Título Obtenido:	Magíster de la Universidad de Buenos Aires en el área de Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento
Director:	Gravano, Agustín
Jurado:	Castaño, José; Denicolay Pacheco, Gustavo Fernanado; Soria, Marcelo
Idioma:	Español
Tema:	explotación de datos y descubrimiento del conocimiento/
Formato:	PDF
Handle:	http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6103_Galvez
PDF:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n6103_Galvez.pdf
Registro:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n6103_Galvez
Ubicación:	Dep.DMI 006103
Derechos de Acceso:	Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Gálvez, Ramiro Heraclio. (2016). Predicción de los rendimientos de acciones en Argentina en base a indicadores técnicos y al modelado de tópicos en foros bursátiles. (Tesis de Maestría. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6103_Galvez

Resumen:

Entender fenómenos sociales utilizando datos provenientes de la interacción de personas en plataformasonline es un área de estudio que cobra cada vez mayor relevancia. En el presente trabajo se utilizantécnicas de procesamiento del lenguaje natural y de aprendizaje automático para analizar si, sobre labase información obtenida de posts de un popular foro bursátil online de Argentina, se puede extraerinformación 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 pertenecenal tema de cada acción, utilizando el modelo de bolsa de palabras para representar los posts decada acción. Luego se lleva adelante un proceso de reducción de dimensionalidad (descomposicióntruncada en valores singulares). Como resultado de este proceso se obtiene una serie de atributosque, se presume, tienen contenido semántico y pueden ser asociados a tópicos que se debaten enlos foros. Una vez hecho esto, se intenta responder dos preguntas. Primero, ¿tienen estos tópicosinformación predictiva referida al retorno futuro diario de una acción? Segundo, de haber informaciónpredictiva, ¿es la misma novedosa, o simplemente es otra forma de obtener información que ya seencontraba presente en el comportamiento pasado de los precios de una acción, y que podría sercaptada simplemente analizando indicadores técnicos? Los resultados obtenidos son alentadores, puesparecen indicar que efectivamente los tópicos contienen información con valor predictivo y que lamisma estaría complementando información contenida en el precio pasado de las acciones. Un resultadoadicional interesante es que los tópicos detectados parecieran captar idiosincrasias de carácter políticoy económico que com´unmente se asocian a las empresas que la acción estudiada representa.

Citación:

---------- APA ----------

Gálvez, Ramiro Heraclio. (2016). Predicción de los rendimientos de acciones en Argentina en base a indicadores técnicos y al modelado de tópicos en foros bursátiles. (Tesis de Maestría. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6103_Galvez

---------- CHICAGO ----------

Gálvez, Ramiro Heraclio. "Predicción de los rendimientos de acciones en Argentina en base a indicadores técnicos y al modelado de tópicos en foros bursátiles". Tesis de Maestría, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2016.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6103_Galvez

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