
Este modelo puro de behavioral finance, basado en algoritmos de procesamiento de lenguaje natural y data mining, está demostrando altos porcentajes de precisión. Una muestra más de que el Big Data en gestión de activos aporta valor.
Metodología
1. Rastreo continuo de toda la información publicada sobre el "Ibex 35" en los medios digitales de Radio, Televisión, Prensa en medios digitales y Redes Sociales obteniendo, gracias a la tecnología de Sigma Insignt y a través de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PLN), el sentimiento de esas comunicaciones.
2. Modelización de la información obstenida y obtención de la probabilidad de oscilación (positiva o negativa) de la siguiente sesión bursátil utilizando la herramienta de datamining basada en algoritmos de redes bayesianes creada por Apara, dVelox.
3. Validación de resultados a través de algoritmos de machine learning, de tal manera que el modelo evoluciona y aprende de los errores cometidos.
2. Modelización de la información obstenida y obtención de la probabilidad de oscilación (positiva o negativa) de la siguiente sesión bursátil utilizando la herramienta de datamining basada en algoritmos de redes bayesianes creada por Apara, dVelox.
3. Validación de resultados a través de algoritmos de machine learning, de tal manera que el modelo evoluciona y aprende de los errores cometidos.
