Análisis de la correlación entre movimientos bursátiles y las emociones en Twitter

Abstract

En este proyecto hemos estudiado la relación entre los tweets que se publican en Twitter sobre una empresa y la evolución del valor de la acción de dicha empresa. Para nuestro estudio hemos elegido la empresa Morgan Stanley. Los meses en los que hemos realizado el estudio han sido febrero, marzo y abril de 2020 Para realizar este estudio hemos obtenido los datos de Twitter a través de su API y los datos de bolsa los hemos obtenido a través de la API de Alpha Vantage. Estos datos los hemos guardado en una base de datos MongoDB. Una vez guardado todos los datos, los hemos extraído y clasificado según su polaridad y fecha. Para ver la relación que hay entre la cantidad de tweets de cierta polaridad publicados en un determinado día y el valor de acción de bolsa hemos medido la correlación de ambas variables. Encontrando por una parte que los tweets que más afectaron a su cotización en bolsa en febrero fueron los de polaridad neutra con una correlación de -0.5. Por otra parte, durante el periodo de la pandemia COVID-19 (marzo y abril), resultó que ninguno de los diferentes tipos de tweets tuvo una correlación mayor a ±0.11 con las acciones de la bolsa.

In this project we have studied the relationship between the tweets that are published on Twitter about a company and the evolution of the stock value of that company. For our study we have chosen the company Morgan Stanley. The months in which we have carried out the study have been February, March and April 2020.

To carry out this study we have obtained the data from Twitter through its API and the stock data we have obtained through the Alpha Vantage API. These data have been saved in a MongoDB database. Once all the data has been saved, we have extracted and classified it according to its polarity and date.

To see the relationship between the number of tweets of a certain polarity published on a given day and the stock market value, we have measured the correlation of both variables. On the one hand, finding that the tweets that most affected their listing in February were those of neutral polarity with a correlation of -0.5. On the other hand, during the period of the COVID-19 pandemic (March and April), it turned out that none of the different types of tweets had a correlation greater than ± 0.11 with the shares of the stock market.