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Impacto del sentimiento financiero en la predicción de volatilidad: una aplicación con ML y LSTM

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Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2024-2025, Tutor: Laura Marquès Padreny

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Este Trabajo Final de Máster analiza la capacidad predictiva del sentimiento financiero sobre la volatilidad del S&P 500, entendida como el cuadrado de los retornos diarios. Se utilizan modelos GARCH, Random Forest, XGBoost y redes LSTM, integrando variables de sentimiento extraídas con FinBERT. Se realiza un riguroso proceso de selección de variables, validación temporal y optimización de hiper parámetros. Además, se evalúan divergencias entre distribuciones (KL, JSD), riesgo epistémico (MC Dropout, bootstrapping) y causalidad (Granger, DoubleML). Los resultados muestran que el uso de series de sentimiento puede mejorar la predicción de la volatilidad.

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Màster Oficial - Ciències Actuarials i Financeres (CAF)

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Impacto del sentimiento financiero en la predicción de volatilidad: una aplicación con ML y LSTM