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El análisis de sentimiento de noticias provenientes de modelos de lenguaje de última generación (LLMs por sus siglas en inglés) está teniendo un impacto significativo en la predicción del movimiento de precios de acciones. En un estudio reciente se compararon tres LLMs: DeBERTa, RoBERTa y FinBERT, para predecir el comportamiento de las acciones basándose en el sentimiento de las noticias.
Los resultados demostraron que DeBERTa superaba a los otros dos modelos, logrando una precisión del 75%. Sin embargo, al combinar los tres modelos en un ensamble, la precisión se incrementaba hasta alcanzar el 80%. Esto indica que la combinación de distintos tipos de arquitecturas puede mejorar considerablemente la capacidad predictiva en el mercado de valores.
Además, se observó que las características del sentimiento de las noticias pueden beneficiar ligeramente a algunos modelos de predicción del mercado de valores, como clasificadores basados en LSTM, PatchTST y tPatchGNN, así como modelos de regresión basados en PatchTST y TimesNet.
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