El profesor Argimiro Arratia, investigador del Laboratorio de Algoritmia Relacional, Complejidad y Aprendizaje del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), ha realizado una investigación que determina la relación entre algunos indicadores de sentimientos u opiniones 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 al investigador de la UPC 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.

Para desarrollar el estudio, informa la Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática (CODDII), Arratia ha utilizado un modelo multivariante 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).

Un 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, en efecto, tienen cierta capacidad variable de predicción, dependiendo de la serie financiera que se analice. En general, los derivados del cambio de monedas presentan mejor relación causa-efecto.

Los resultados también indican que el índice de volatilidad financiera es el más fiable para predecir los movimientos de cualquier serie financiera muestreada a diario.


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