Análisis de sentimientos en noticias financieras y su impacto en la bolsa de valores de Colombia – COLCAP

Abstract

El presente informe aborda el análisis del sentimiento en noticias financieras y su impacto sobre el índice COLCAP. Se propone aplicar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para explorar la relación entre la percepción mediática y el comportamiento bursátil en Colombia. El estudio se sustenta en literatura reciente y busca aportar un modelo replicable. Además, se contemplan métodos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado para clasificar el tono de las noticias, evaluando su correlación con las variaciones del índice. Esta investigación pretende ofrecer herramientas útiles para la toma de decisiones en inversión y gestión de riesgos. Palabras clave: análisis de sentimientos, COLCAP, NLP, noticias financieras, mercado bursátil, aprendizaje automático.

This report addresses sentiment analysis in financial news and its impact on the COLCAP index. It proposes applying Natural Language Processing techniques to explore the relationship between media perception and stock market behavior in Colombia. The study is based on recent literature and seeks to provide a replicable model. In addition, supervised and unsupervised machine learning methods are used to classify news sentiment and assess its correlation with index variations. This research aims to provide useful tools for investment decision-making and risk management.