Prever el comportamiento de los mercados a partir de de lo que reflejan las noticias

Un estudio de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) ha concluido que puede prever el comportamiento del mercado financiero a partir de los sentimientos que reflejan las noticias.

El profesor Argimiro Arratia, investigador del Laboratorio de Algorítmica Relacional, Complejidad y Aprendizaje (LARCA) de la UPC, ha realizado una investigación que determina la relación entre algunos indicadores de sentimientos presentes en las noticias de los medios digitales y las acciones en bolsa, el precio del oro y del petróleo, el cambio de monedas y otros derivados financieros.

La investigación ha sido encargada por la empresa de asesoramiento financiero Acuity Trading a Arratia y consiste en un estudio econométrico que determina la capacidad predictiva de algunos indicadores de sentimiento social desarrollados por la empresa en relación a los movimientos del mercado financiero.

Predicciones

Para hacer el estudio, Arratia, que es profesor en la Escuela de Ingeniería de Terrassa y de la Facultad de Informática de Barcelona, ha usado un modelo de regresión que mide la relación de causalidad entre diferentes conjuntos formados con los índices de sentimiento y las series financieras a predecir (historial de precios de acciones, del petróleo, cotización del dólar, entre otros).

El modelo multivariante de regresión(VAR, en inglés) es un modelo econométrico que describe la evolución de un número determinado de variables durante un periodo de tiempo. El análisis de sentimientos se centra en el procesamiento del lenguaje natural presente en textos así como en la lingüística computacional, para identificar y extraer información subjetiva.

La conclusión del estudio es que hay algunos indicadores que tienen cierta capacidad variable de predicción, dependiendo de la serie financiera que se analice.

El estudio muestra que, en general, los derivados del cambio de monedas presentan mejor relación causa-efecto, que el índice de volatilidad financiera es el más fiable para predecir los movimientos de cualquier serie financiera muestreada a diario, y que el índice no sólo es muy preciso, sino que, además, es un medio adecuado para predecir de forma fiable el comportamiento de cualquier serie financiera de la que se haga un muestreo diario.

Según la UPC, la búsqueda puede ser fundamental para los proveedores de servicios financieros o corredores de bolsa que quieran utilizar big data en sus negocios.