
{"id":641,"date":"2014-06-10T13:04:00","date_gmt":"2014-06-10T13:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.euroresidentes.com\/amor\/todo-sobre-amor\/2014\/06\/twiter-podria-predecir-los-movimientos.html"},"modified":"2016-02-05T12:08:34","modified_gmt":"2016-02-05T12:08:34","slug":"twiter-podria-predecir-los-movimientos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.euroresidentes.com\/empresa\/inversion-finanzas\/twiter-podria-predecir-los-movimientos\/","title":{"rendered":"Twiter podr\u00eda predecir los movimientos de los mercados de valores"},"content":{"rendered":"<div class=\"separator\" style=\"clear: both; text-align: center;\"><a href=\"http:\/\/www.euroresidentes.com\/empresa\/inversion-finanzas\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2014\/06\/twitter-mercado-valores.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-650\" src=\"http:\/\/www.euroresidentes.com\/empresa\/inversion-finanzas\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2014\/06\/twitter-mercado-valores.png\" alt=\"twitter-mercado-valores\" width=\"675\" height=\"450\" \/><\/a><\/div>\n<p>Numerosos estudios de mercado muestran que los precios del mercado de valores no son aleatorios, por lo que podr\u00edan ser predecibles. La pregunta es <b>\u00bfc\u00f3mo hacerlo de forma coherente?<\/b>.<\/p>\n<p>Johan Bollen, de la Universidad de Indiana, y sus colaboradores afirman haber encontrado una bola de cristal con la que predecir el comportamiento del \u00edndice Dow Jones Industrial Average hasta con 6 d\u00edas de antelaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Su investigaci\u00f3n se ha dividido en 4 fases:<\/p>\n<p>1. A partir del algoritmo denominado Google-Profile of Mood States (GPOMS) se diferencian <b>6 estados de \u00e1nimo diferentes<\/b>: optimista, favorable, vigilante, precavido, din\u00e1mico y tranquilo.<\/p>\n<p>2. Como fuente de informaci\u00f3n de las <b>emociones de los inversores<\/b> se tomaron 9,7 millones de tweets publicados por 2,7 millones de tweeters entre marzo y diciembre de 2008.<\/p>\n<p>3. Se buscaron correlaciones entre los estados de \u00e1nimo GPOMS y las <b>variaciones diarias del \u00edndice Dow Jones Industrial Average<\/b>.<\/p>\n<p>4. La principal conclusi\u00f3n fue una <b>fiabilidad del 87,6% del estado <i>tranquilo<\/i><\/b> para predecir las variaciones del mercado ocurridas entre 2 y 6 d\u00edas m\u00e1s tarde.<\/p>\n<p>Existen algunos motivos que limitan el resultado de esta investigaci\u00f3n, como, por ejemplo, que los 9,7 millones de tweets utilizados no fueran solo de Estados Unidos sino procedentes de todo el mundo o que la fiabilidad para los otros 5 estados an\u00edmicos fuera mucho menor.<\/p>\n<p>No obstante, la utilizaci\u00f3n de una red social como Twiter para realizar predicciones de los mercados podr\u00eda despertar un enorme inter\u00e9s por el an\u00e1lisis de tweets financieros y por la ampliaci\u00f3n de esta investigaci\u00f3n a otras redes sociales.<\/p>\n<p>Fuente: <a href=\"http:\/\/www.technologyreview.com\/view\/421251\/twitter-mood-predicts-the-stock-market\/\" target=\"_blank\">MIT Technology Review<\/a><\/p>\n<p>Cr\u00e9dito de la imagen: www.torontocitygossip.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Numerosos estudios de mercado muestran que los precios del mercado de valores no son aleatorios, por lo que podr\u00edan ser predecibles. 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