Del análisis de sentimiento y la aversión a la pérdida, al colapso bancario e impacto en tiempo real

Описание: ¿Las redes sociales solo generan ruido o pueden anticipar movimientos reales del mercado financiero?

En este episodio analizamos una línea completa de investigación académica que demuestra cómo el sentimiento negativo en Twitter tiene un impacto medible, asimétrico y predecible sobre los precios de las acciones. A lo largo del podcast recorremos la evolución metodológica de estos estudios: desde modelos iniciales aplicados a grandes corporativos, hasta análisis de big data en tiempo real y su validación durante crisis financieras reales, como la quiebra del Silicon Valley Bank.

Hablamos de:

-Economía del comportamiento y aversión a la pérdida
-Procesamiento de lenguaje natural (NLP) aplicado a mercados
-Entropía de transferencia y modelos GARCH para medir causalidad
-Análisis por hora de millones de tweets
-Construcción de índices de sentimiento sectorial
-Cómo el pánico digital se convierte en pánico financiero
-Riesgos de profecías autocumplidas en trading algorítmico

Este episodio muestra cómo el “vibe” de internet dejó de ser una intuición para convertirse en una variable financiera dura, con implicaciones profundas para traders, fondos de inversión, reguladores y estrategas cuantitativos.

Como referencia complementaria dentro de esta misma línea de análisis, compartimos también esta pieza relacionada:
  / las-redes-sociales-pueden-mover-los-mercad...  

Ideal para quienes trabajan en:
finanzas, data science, trading cuantitativo, economía, riesgo, IA aplicada y análisis de mercados.