Análisis de sentimiento de expresiones en Twitter para la predicción del comportamiento del precio del Bitcoin en una organización Fintech : implementación de técnicas de Text Mining

Abstract

Las organizaciones Fintech tienen entre sus objetivos realizar una distribución eficiente de su capital, invirtiendo en diferentes activos entre los que se encuentran el Bitcoin. Para lograr esta meta, conocer las opiniones de los inversores y comprender el efecto que dichas opiniones tienen en el precio del Bitcoin resulta de gran importancia. Esto permitiría contribuir al desarrollo de mejores estrategias de adquisición de la moneda digital y conformar estrategias eficientes de inversión. En este contexto, el tema propuesto a desarrollar en el presente trabajo busca exponer el potencial de la utilización de datos no estructurados en una organización Fintech para el diseño eficiente de opciones de inversión. El objetivo buscado es determinar el efecto de las opiniones de los usuarios de Twitter en la predicción del precio del Bitcoin implementando técnicas de Text Mining. Esto constituye un valor agregado para la definición de nuevas estrategias de inversión. Con el fin de cumplimentar con el objetivo planteado, en primer lugar, se aborda la gestión de datos alternativos en organizaciones Fintech. Luego se desarrolla el proceso de obtención de los datos a utilizar, su descripción y se presentan las técnicas a implementar. Posteriormente se implementan estas para clasificar las opiniones de los usuarios. Finalmente, se determina si existe una correlación entre las opiniones recolectadas en la red social Twitter y el precio del Bitcoin. De esta manera, el uso de datos alternativos constituye un valor agregado para determinar las variaciones en el precio del Bitcoin.