Análisis de sentimientos en noticias financieras y su impacto en la bolsa de valores de Colombia – COLCAP

El presente informe aborda el análisis del sentimiento en noticias financieras y su impacto sobre el índice COLCAP. Se propone aplicar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para explorar la relación entre la percepción mediática y el comportamiento bursátil en Colombia. El estudio se sustenta en literatura reciente y busca aportar un modelo replicable. Además, se contemplan métodos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado para clasificar el tono de las noticias, evaluando su correlación con las variaciones del índice. Esta investigación pretende ofrecer herramientas útiles para la toma de decisiones en inversión y gestión de riesgos. Palabras clave: análisis de sentimientos, COLCAP, NLP, noticias financieras, mercado bursátil, aprendizaje automático.

Grantor dc:publisher

Especialización en Machine Learning

Year dc:date

2025

Authors dc:creator

• Tirado León, Luisa Fernanda
• Crúz Montaña, Luis Fernando

• Innovaciones tecnológicas
• Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
• Procesamiento de lenguaje natural (Computadores)
• Bolsa de valores -- Toma de decisones
• Machine learning
• COLCAP
• Sentiment analysis
• Financial news
• Aprendizaje automático
• Análisis de sentimientos
• Noticias financieras

Statement dc:rights

• Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
• info:eu-repo/semantics/openAccess
• Abierto (Texto Completo)

Licence

• https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• http://purl.org/coar/access_right/c_abf2

Language dc:language

spa

Identifier

BDM-PML
instname:Universidad Ean
reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva
repourl:https://repository.ean.edu.co/

OAI identifier oai:identifier

oai:null:10882/15213