Estudio de modelos de Deep Learning para análisis de sentimientos en titulares de noticias financieras

Abstract

En este proyecto se tratará de abarcar un análisis del sentimiento de mercado, enfocado en empresas de capital abierto, es decir, aquellas que cotizan en bolsas de valores, ofreciendo a los inversores oportunidad de inversión en la compra de sus acciones. Se realizará mediante el tratamiento y análisis de titulares de noticias financieras, asociadas a las entidades mediante el símbolo de sus acciones por el cual es conocida en el mercado o su propio nombre. Implementando técnicas de Deep Learning como el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP en inglés) sobre estos datos obtendremos su polaridad, valor cuantitativo sobre la positividad, negatividad y neutralidad del titular. Esta característica nos será realmente útil para poder visualizar patrones o correlaciones entre las noticias y los resultados de la gráfica bursátil con el fin de extraer los resultados y conclusiones.