Treffer: Exploración del impacto de los sentimientos en Twitter sobre el precio del bitcoin mediante procesamiento de lenguaje natural, modelos de regresión y aprendizaje automático ; Exploring the impact of Twitter sentiment on the price of bitcoin using natural language processing, regression models, and machine learning
Title:
Exploración del impacto de los sentimientos en Twitter sobre el precio del bitcoin mediante procesamiento de lenguaje natural, modelos de regresión y aprendizaje automático ; Exploring the impact of Twitter sentiment on the price of bitcoin using natural language processing, regression models, and machine learning
Contributors:
Otero Martínez, Guillermo Andrés, Mendivelso Ramírez, Iván Mauricio, Castrellón Torres, Jairo
Publisher Information:
Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería
Bogotá
Maestría en Ciencia de Datos
Bogotá
Maestría en Ciencia de Datos
Publication Year:
2025
Subject Terms:
Análisis de sentimiento, Sentiment analysis, Criptomoneda, Cryptocurrency, Bitcoin, Análisis de regresión, Regression analysis, Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Métodos estadísticos, Machine learning - Statistical methods, Redes sociales en línea (Twitter), Online social networks (Twitter), Análisis predictivo, Criptoactivo, Regresión lineal, Predictive analytics, Linear Regression, Cryptoasset
Document Type:
Dissertation
master thesis
File Description:
71 páginas; application/pdf
Language:
Spanish; Castilian
Relation:
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El uso de este documento implica la obligación de reconocer la autoría de las autoras y citar la fuente conforme a las normas de publicación académica. ; Attribution-NoDerivatives 4.0 International ; http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/ ; http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 ; info:eu-repo/semantics/openAccess
Accession Number:
edsbas.A478D0D7
Database:
BASE
Weitere Informationen
El presente proyecto tiene como objetivo principal desarrollar un modelo predictivo para estimar el precio del bitcoin utilizando como insumo principal el análisis de sentimientos de Twitter y la aplicación de técnicas de machine learning. Se recolectaron y procesaron más de 16 millones de tweets (2016–2019) con técnicas de procesamiento de lenguaje natural, específicamente con el modelo twitter-roberta-base-sentiment. Esta información fue integrada con precios históricos del bitcoin extraídos de Binance, y se construyeron variables exógenas como medias móviles y conteos diarios de sentimientos, que fueron incluidas en tres modelos predictivos: regresión lineal, Support Vector Regressor (SVR) y Random Forest. ; The main objective of this project is to develop a predictive model to estimate the price of bitcoin using Twitter sentiment analysis and machine learning techniques as the main input. More than 16 million tweets (2016–2019) were collected and processed using natural language processing techniques, specifically with the twitter-roberta-base-sentiment model. This information was integrated with historical bitcoin prices extracted from Binance, and exogenous variables such as moving averages and daily sentiment counts were constructed and included in three predictive models: linear regression, Support Vector Regressor (SVR), and Random Forest. ; Índice general 1 Introducción . 1 1.1 Introducción al tema y su relevancia . 1 1.2 Justificación del estudio. . 3 1.3 Planteamiento del problema. . 4 1.4 Objetivos . 5 1.4.1 General . 5 1.4.2 Específicos . 6 1.5 Alcances y limitaciones del estudio. . 6 2 Estado del arte . 9 2.1 Análisis del mercado de criptomonedas, específicamente bitcoin. . 9 2.1.1 Bitcoin: El Pionero y Líder en el Ecosistema de Criptomonedas . 11 2.1.2 Criptomonedas en la Economía Moderna: Entre Descentralización e Innovación 14 2.2 Red social Twitter . 16 2.3 Revisión de estudios previos sobre el análisis de sentimientos y su impacto en los mercados financieros. . 18 2.4 Modelos de predicción. . ...