Sí, esto se ha hecho muchas veces. Aquí hay un par de docenas de artículos sobre él.
- https://web.wpi.edu/Pubs/E-proje…
- Resumen : “Para este proyecto, exploramos el uso de minería de texto, agrupamiento y modelos de aprendizaje automático para desarrollar un sistema que combine análisis técnico y de opinión para determinar el movimiento de un stock. El resultado final de nuestro proyecto es un sistema compuesto por un nuevo análisis de sentimientos utilizado como entrada para las redes neuronales recurrentes más grandes, cada una entrenada en un grupo de acciones del S&P 100. Los resultados experimentales muestran que nuestro sistema puede predecir movimientos al alza en el precio de las acciones. durante un período de 65 minutos con una precisión de hasta el 77% para un grupo específico en comparación con el 52% de adivinar al azar el mismo grupo. “
- https: //pdfs.semanticscholar.org…
- Resumen: “En este documento, aplicamos el análisis de sentimientos y los principios de aprendizaje automático para encontrar la correlación entre” sentimiento público “y” sentimiento de mercado “. Usamos los datos de Twitter para predecir el estado de ánimo público y utilizamos el estado de ánimo predicho y los valores de DJIA de días anteriores para predecir los movimientos del mercado de valores. Para probar nuestros resultados, proponemos un nuevo método de validación cruzada para datos financieros y obtenemos una precisión del 75.56% utilizando las redes neuronales difusas autoorganizadoras (SOFNN) en los feeds de Twitter y los valores de DJIA desde el período de junio de 2009 hasta diciembre de 2009. Nosotros También implementamos una ingenua estrategia de gestión de prototipos basada en nuestros valores predichos. Nuestro trabajo se basa en el famoso artículo de Bollen et al que predijo lo mismo con un 87% de precisión. “
- https://arxiv.org/pdf/1610.09225…
- Resumen: “ Predecir los movimientos del mercado de valores es un problema de interés bien conocido. Hoy en día las redes sociales representan perfectamente el sentimiento público y la opinión sobre los eventos actuales. Especialmente, Twitter ha atraído mucha atención de los investigadores por estudiar los sentimientos públicos. La predicción del mercado de valores sobre la base de los sentimientos públicos expresados en Twitter ha sido un campo de investigación intrigante. Estudios anteriores han concluido que el estado de ánimo público agregado recopilado de Twitter bien puede estar correlacionado con el Índice Promedio Industrial Dow Jones (DJIA). La tesis de este trabajo es observar cuán bien se correlacionan los cambios en los precios de las acciones de una empresa, los aumentos y caídas, con las opiniones públicas que se expresan en los tweets sobre esa empresa. Comprender la opinión del autor a partir de un texto es el objetivo del análisis de sentimientos. El presente trabajo ha empleado dos representaciones textuales diferentes, Word2vec y Ngram, para analizar los sentimientos públicos en tweets. En este documento, hemos aplicado el análisis de sentimientos y los principios de aprendizaje automático supervisados a los tweets extraídos de Twitter y analizamos la correlación entre los movimientos del mercado de valores de una empresa y los sentimientos en los tweets. De manera elaborada, las noticias positivas y los tweets en las redes sociales sobre una compañía definitivamente alentarían a las personas a invertir en las acciones de esa compañía y, como resultado, el precio de las acciones de esa compañía aumentaría. Al final del documento, se muestra que existe una fuerte correlación entre el aumento y la caída de los precios de las acciones con los sentimientos del público en los tuits. “
- https://arxiv.org/pdf/1502.06434…
- http://apps.cs.utexas.edu/tech_r…
- http: //worldcomp-proceedings.com…
- http://www.jatit.org/volumes/res…
- https://www.researchgate.net/pub…
- http://kth.diva-portal.org/smash…
- https://web.stanford.edu/class/c…
- http://www.q-group.org/wp-conten…
- https://www.econ.berkeley.edu/si…
- http://www.tbs.tu.ac.th/wp-conte…
- http://www.ijcsmc.com/docs/paper…
- http://finpko.faculty.ku.edu/mys…
- http://file.scirp.org/pdf/SN_201…
- http://www.aclweb.org/anthology/…
- https://www.ijcai.org/Proceeding…
- http://www.jchps.com/issues/Volu…
Esto literalmente tomó 1 búsqueda rápida en Google. Como se ha dicho en otra respuesta, es poco probable que gane dinero con esto sin un hardware potente, un conocimiento profundo de programación / inteligencia artificial y acceso a grandes cantidades de información. Quiero decir, no tengo dudas de que alguien podría ganar dinero con esto, pero sería mucho trabajo duro.
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