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Abstract
Si bien la investigación analítica ha motivado a la realización de diversas metodologías con el propósito de cuantificar la percepción de los agentes del mercado, los cuales se basan en la información disponible entre los participantes y el entorno social para influir positivamente o negativamente la valuación de los activos de una empresa, al integrarla en la toma de decisiones bursátiles, no se ha logrado consolidar una estrategia cuantitativa que permita asociar las señales del sentimiento provisto en los textos mediáticos con la operatividad en el mercado financiero mexicano. Por otro lado, hoy en día se tienen diversas aproximaciones a fuentes de datos públicas que han tanto diversificado y robustecido la cantidad de información disponible generando la posibilidad de evaluar y anticipar desde brotes epidémicos de cierta enfermedad o bien desastres climáticos o sociales. Aunque el análisis del sentimiento facilita la extracción y entendimiento del comportamiento humano, tendencias, actitudes, emociones subjetivas de la información y la diversidad de elementos, ha introducido datos innecesarios e irrelevantes afectando la calidad de los datos empleados para cualquier estudio. Es por esto que diversos algoritmos hacen uso de herramientas computacionales para discernir el contenido relevante mediante la estandarización de la información no homogénea dentro de los textos informativos, basándose exclusivamente de fuentes de información provenientes de las noticias financieras.