Relación entre el sentimiento de noticias financieras y la variación del precio de la acción de NVIDIA: un enfoque con NLTK y VADER

Abstract

El presente trabajo de grado evalúa la capacidad del análisis de sentimientos, aplicado mediante la paquetería NLTK y su herramienta VADER, para explicar las variaciones del precio spot de la acción de NVIDIA a partir de titulares financieros. A través de un enfoque cuantitativo con modelos de regresión y un análisis gráfico complementario, se identificó que el sentimiento agregado presenta una relación explicativa limitada en condiciones normales de mercado, pero significativa en contextos de alta volatilidad. Los hallazgos resaltan la importancia de adaptar las herramientas de procesamiento de lenguaje natural al lenguaje financiero y abren la puerta al desarrollo de modelos predictivos más robustos y especializados.