Els sentiments de les notícies influeixen en el mercat financer
Un treball de la UPC veu un relació entre els textos periodístics i l'evolució d'alguns valors
Poder preveure amb exactitud si un indicador del mercat financer pujarà o baixarà en el futur és el somni de qualsevol inversor. La feina dels analistes financers es basa a intentar anticipar-se als moviments dels índexs econòmics. En aquesta línia, un estudi de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) s’ha centrat a estudiar l’automatització d’aquest procés. Els resultats han estat bons. El treball ha demostrat que els sentiments –positius i negatius– reflectits en els textos de les notícies d’economia serveixen per predir el moviment de determinats indicadors. Els índexs que han presentat resultats més bons són els del canvi de moneda, com el d'euro a dòlar.
El professor Argimiro Arratia, investigador del Laboratori d’Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge (LARCA) de la UPC ha basat el seu treball en un repositori de dades construït per l’empresa Acquity. Es tracta d’una taula de dades en què cada fila correspon a un indicador econòmic i cada columna correspon a un dia concret d'un període de temps determinat. Cada jornada ve definida per diversos números que serveixen per il·lustrar els sentiments que es despren...
El professor Argimiro Arratia, investigador del Laboratori d’Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge (LARCA) de la UPC ha basat el seu treball en un repositori de dades construït per l’empresa Acquity. Es tracta d’una taula de dades en què cada fila correspon a un indicador econòmic i cada columna correspon a un dia concret d'un període de temps determinat. Cada jornada ve definida per diversos números que serveixen per il·lustrar els sentiments que es desprenen de les notícies que parlen d’un indicador econòmic concret. Aquesta base de dades ha estat elaborada a partir de milions de notícies de mitjans digitals.
“Ja no caldrien analistes”
"Els analistes s'obsessionen a crear models estadístics però sempre acaben partint del mateix: ho fan basant-se en dades quantitatives i n'incorporen poques de qualitatives", afirma Jordi Solé, director d'operacions a ECrowd. Segons ell, si el treball de la UPC avança en la seva hipòtesi suposarà "un canvi radical" perquè "ja no caldran analistes".
"Si han pogut incorporar les paraules de les notícies com a variable qualitativa de l'anàlisi pot ser un gran avenç", reconeix Solé. No obstant això, es mostra escèptic en alguns aspectes del treball: "Moltes de les notícies sobre economia crec que no són encertades perquè es fan des d'un enfocament superficial o amb ganes de sensacionalisme".
L'analista Jordi Solé veu un perill en l'objecte d'estudi de la UPC. Considera que si es pogués predir amb exactitud l'evolució dels mercats en funció de la premsa "es podrien inflar o ensorrar mercats a demanda de qui controlés les paraules clau de les notícies".
Sobre el fet que l'estudi d'Arratia hagi conclòs que els canvis de moneda són més fàcils de predir Solé comenta que "si un dels dos mercats és més previsible crec que serà perquè les variables qualitatives hi tenen menys influència".
Per exemple, hi ha un dia en què totes les notícies que parlen d'Apple. Per elaborar la part del repositori de dades corresponent a aquesta companyia cal analitzar una per una aquestes informacions. L’algorisme d’Acquity classifica cadascun dels textos com a positiu, negatiu o neutral. Ho aconsegueix valorant les paraules que conté la notícia. Al final del dia mesura els valors de positivitat i negativitat de la jornada. Com ho fa? Fent la proporció de notícies d’ambdues polaritats respecte al total de textos analitzats. Fent aquest càlculs durant un període de temps i per a diferents valors borsaris i del mercat de divises s’obté la base de dades amb la qual ha treballat Arratia.
L’objectiu de l’estudi de la UPC ha estat intentar demostrar si hi ha una relació de causa-efecte entre el recull de sentiments de les notícies i l’evolució real dels indicadors econòmics, d’empreses, de canvi de monedes i del preu de béns com l’or o el petroli. Arratia s’ha fixat en un període concret de dades del repositori de notícies i l’ha comparat amb l’evolució real que els valors van tenir durant aquells dies. Per mesurar la causalitat ha construït un model de regressió, un mètode matemàtic que serveix per determinar la relació entre diverses variables.
“Una bona proporció de les sèries de sentiments tenen capacitat de predicció, encara que depenen de la sèrie financera”, afirma Argimiro Arratia, que fa ressaltar que els encreuaments de moneda són els que presenten una millor relació. Segons l’estudi, els sentiments negatius de les notícies de grans empreses com Apple o Google també tenen capacitat predictiva, però a “molt a curt termini, d’una sessió a la següent”. Això es deu a un efecte de “retroalimentació”, segons Arratia, quan “el comportament del preu de l’acció causa el sentiment de la notícia”. Llavors, el sentiment ja no prediu, sinó que és predit.
Argimiro Arratia reconeix que la popularitat de determinades empreses pot anar en contra de la tecnologia que investiga. Considera que amb unes fonts més ben seleccionades aquest problema es podria pal·liar: “Caldria ser més rigorós en la selecció de fòrums de notícies. Per exemple, escollint mitjans de comunicació més especialitzats en finances”, assegura l’investigador del laboratori LARCA.
Una altra de les conclusions del model de regressió és que el volum de les notícies relacionades amb un determinat índex serveix per predir-ne la volatilitat, la freqüència i intensitat dels canvis i vaivens del preu. Així, com més es parla d'un indicador, més es mou el seu preu.