Estimación del mercado de valores con base en las visitas a Wikipedia

• Swarnava Mitra ^[1] ; José Nicanor Franco-Riquelme ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: ARANDU UTIC, ISSN 2409-2401, Vol. 8, Nº. 1, 2021, págs. 97-116
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Stock market estimation based on Wikipedia visits
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• Resumen
  • español

    Este documento propone una metodología para estimar el movimiento de los principales índices de mercado y con base en las visitas a Wikipedia utilizando el algoritmo FuzzyCoCo. Estudios anteriores han demostrado que el aumento del número de visitas a las páginas de Wikipedia en temas relacionados con la economía y las finanzas tiene un efecto en los mercados financieros. Se eligieron tres categorías de temas, una relacionada con deudas económicas, hechos sociopolíticos y otra relacionada con información específica de la empresa. Se utilizó un período de datos históricos de 5 años, desde enero de 2010 hasta diciembre de 2014. Los datos financieros consistieron en los principales índices bursátiles de la UE y EE. UU., como el Promedio Industrial Dow Jones (DJIA) y el S&P500 para los mercados de EE. UU., y FTSE100 y DAX30 para los mercados de la UE, además de los precios de las acciones de Facebook, Apple Inc. y Citigroup. La serie temporal de visitas a la página se probó primero para una prueba de causalidad de Granger y luego se utilizó una variable exógena para predecir los movimientos del mercado junto con los indicadores técnicos de uso común. La principal contribución del trabajo radica en el uso de las páginas vistas de Wikipedia como un indicador basado en el sentimiento social para la predicción de los movimientos del mercado. Los niveles de precisión direccional logrados hacen que la metodología sea atractiva para ser utilizada por los inversores para incorporar el sentimiento general del mercado con respecto a la recesión económica y el malestar social.

  • English

    This paper proposes a methodology for estimating the movement of the major market indexes (and equity stocks) based on Wikipedia page views using the FuzzyCoCo algorithm. Previous studies have shown that an increasing number of Wikipedia page views of article-related topics concerning economics and finance have had an effect on financial markets. Three categories of articles were chosen, one relating to economic debts, another to socio-political occurrences, and the third relating to company-specific information. A 5-year period of historical data from January 2010 to December 2014 was used. The financial data consisted of major EU and US stock indexes, as the average, DJIA and S&P500 for US markets, and FTSE100 and DAX30 for EU markets, plus the share prices of Facebook, Apple Inc., and Citigroup. The page view time series was first tested for a Granger causality test and then an exogenous variable was used for predicting market movements along with commonly used technical indicators. The main contribution of the work lies in the use of Wikipedia page views as a social sentimentbased indicator for the prediction of market movements. The directional accuracy levels achieved make the use of this methodology attractive for investors in order to incorporate the general market sentiment with regards to the economic downturn and social unrest.