Procesamiento de lenguaje natural para el mercado accionario colombiano (2021)
Respondiendo a las necesidades de un mercado de capitales cambiante, en busca de inmediatez, eficiencia e información de valor, este trabajo de grado recolecta técnicas de analítica descriptiva y predictiva aplicadas al mercado accionario colombiano, que propenden a la toma de decisiones de inversión efectiva, poniendo a la mano de los participantes información oportuna y de valor. A través del desarrollo de este documento se aborda la generación de estadísticas no convencionales que son de interés para el mercado y la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural que buscan predecir la tendencia del precio de una acción en la Bolsa de Valores de Colombia, basándose en su comportamiento histórico y en la información relevante publicada por los emisores en la página web de la Superintendencia Financiera de Colombia. Así mismo, se aborda también un análisis de sentimiento de ¿tweets¿ relacionados con las acciones a predecir, que permite identificar la polaridad de las opiniones (bien sean positivas, negativas o neutras) que se están dando en la red social Twitter y así proporcionar a los participantes del mercado una visión completa que conlleve a una toma de decisiones de valor. Finalmente, los análisis aquí relacionados se llevaron a una herramienta de visualización que permite un fácil acceso para cualquier inversionista y que no requiere de capacitación especializada para su utilización ni ningún tipo de inversión de orden tecnológico para ellos.