Sentiment analysis in price forecasting in financial markets

Abstract

Este proyecto contiene una propuesta de funcionamiento de un sistema para la predicción de precios intradía de activos en mercados cotizados utilizando datos históricos y noticias. Para su creación se utilizan modelos de aprendizaje automático, en concreto redes neuronales. Con el fin de probar este sistema, se expone como caso de uso la predicción realizada para diez compañías pertenecientes al índice S&P 500.

This Project contains a functional proposal for the development of a system to predict intraday prices of public assets using historical data and news articles about them. In order for this system to be created, machine learning models are used, more precisely neural networks. To prove the functioning of the system, a use case is exposed with the prediction for ten companies that are traded in the S&P 500 index.