Predicción de indicadores económicos a través de noticias usando rss, minería de texto e inteligencia computacional

Este estudio presenta un enfoque innovador para el análisis de fenómenos económicos al integrar datos de noticias y redes sociales como fuentes externas para prever los valores de productos básicos como LBMA GOLD y petróleo Brent, junto con la tasa de cambio USD/COP. Durante un período de doce meses...

Full description

Autores:
Izquierdo Ortiz, Cristhian Johnatan
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/42116
Palabra clave:
Sistema multiagente
Aprendizaje automático
Minería de textos
Twitter
Valores forex
Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas
Mercadeo
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes sociales -- Minería de datos
Multiagent system
Machine learning
Forex values
Twitter
Text mining
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description Este estudio presenta un enfoque innovador para el análisis de fenómenos económicos al integrar datos de noticias y redes sociales como fuentes externas para prever los valores de productos básicos como LBMA GOLD y petróleo Brent, junto con la tasa de cambio USD/COP. Durante un período de doce meses, se recopilaron datos de 166 fuentes de noticias a través de RSS y Twitter. Se aplicaron técnicas de regresión lineal y aprendizaje automático ensamblado, como XGBoost y Random Forest, para prever los cambios diarios. Además, se desarrolló un sistema multiagente inspirado en el sistema económico-social, capaz de evolucionar mediante el uso de información externa y de identificar patrones característicos de sistemas complejos.
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Además, se desarrolló un sistema multiagente inspirado en el sistema económico-social, capaz de evolucionar mediante el uso de información externa y de identificar patrones característicos de sistemas complejos.This study introduces an innovative approach to analyzing economic phenomena by integrating news and social media data as external sources to forecast the values of commodities such as LBMA GOLD and Brent oil, as well as the USD/COP exchange rate. Over twelve months, data from 166 news sources were collected through RSS and Twitter. Techniques including linear regression and ensemble machine learning, such as XGBoost and Random Forest, were employed to predict daily changes. Furthermore, a multi-agent system inspired by the socio-economic framework was developed, capable of evolving using external information and identifying characteristic patterns of complex systems.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sistema multiagenteAprendizaje automáticoMinería de textosTwitterValores forexMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones -- Tesis y disertaciones académicasMercadeoAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Redes sociales -- Minería de datosMultiagent systemMachine learningForex valuesTwitterText miningPredicción de indicadores económicos a través de noticias usando rss, minería de texto e inteligencia computacionalPrediction of economic indicators through news using rss, text mining and computational 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