Usando tecnologia de mineração de mídias sociais para melhorar a precisão da previsão do preço das ações

Resumo Muitos investidores de ações tomam decisões de investimento com base em indicadores relacionados ao preço das ações. No entanto, além dos dados quantitativos, notícias financeiras muitas vezes têm um impacto não negligenciável no preço das ações. Atualmente, à medida que novas análises são postadas diariamente nas mídias sociais, pode haver valor em usar opiniões da web para melhorar o desempenho da previsão do preço das ações. Para esse fim, usamos regressão logística para filtrar os indicadores e estabelecer um modelo básico de previsão do preço das ações. Em seguida, empregamos tecnologia de mineração de texto para quantificar os dados não estruturados das opiniões nas mídias sociais sobre notícias relacionadas a ações em pontuações de sentimento, que mostram correlação significativa com a extensão da mudança do preço das ações. Com base nas descobertas de que quanto maiores as pontuações de sentimento, menor a precisão da previsão do modelo de regressão logística, propomos uma abordagem de previsão aprimorada que integra pontuações de sentimento ao modelo de regressão logística. Nossos resultados mostram que o modelo proposto pode melhorar a precisão da previsão para os preços das ações e, portanto, pode fornecer uma nova referência para estratégias de investimento para investidores de ações.