Exploración del impacto de los sentimientos en Twitter sobre el precio del bitcoin mediante procesamiento de lenguaje natural, modelos de regresión y aprendizaje automático - Valero Amado, Lady Catalina; Torres Rubio, Valentina (Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería, 2025)
El presente proyecto tiene como objetivo principal desarrollar un modelo predictivo para estimar el precio del bitcoin utilizando como insumo principal el análisis de sentimientos de Twitter y la aplicación de técnicas de machine learning. Se recolectaron y procesaron más de 16 millones de tweets (2016–2019) con técnicas de procesamiento de lenguaje natural, específicamente con el modelo twitter-roberta-base-sentiment. Esta información fue integrada con precios históricos del bitcoin extraídos de Binance, y se construyeron variables exógenas como medias móviles y conteos diarios de sentimientos, que fueron incluidas en tres modelos predictivos: regresión lineal, Support Vector Regressor (SVR) y Random Forest.

The main objective of this project is to develop a predictive model to estimate the price of bitcoin using Twitter sentiment analysis and machine learning techniques as the main input. More than 16 million tweets (2016–2019) were collected and processed using natural language processing techniques, specifically with the twitter-roberta-base-sentiment model. This information was integrated with historical bitcoin prices extracted from Binance, and exogenous variables such as moving averages and daily sentiment counts were constructed and included in three predictive models: linear regression, Support Vector Regressor (SVR), and Random Forest.
Exploring the impact of Twitter sentiment on the price of bitcoin using natural language processing, regression models, and machine learning
Índice general 1 Introducción ............................................................................................. 1 1.1 Introducción al tema y su relevancia ............................................... 1 1.2 Justificación del estudio. ............................................................... 3 1.3 Planteamiento del problema. ......................................................... 4 1.4 Objetivos ................................................................................... 5 1.4.1 General .......................................................................................... 5 1.4.2 Específicos ..................................................................................... 6 1.5 Alcances y limitaciones del estudio. ............................................... 6 2 Estado del arte .......................................................................................... 9 2.1 Análisis del mercado de criptomonedas, específicamente bitcoin. ....... 9 2.1.1 Bitcoin: El Pionero y Líder en el Ecosistema de Criptomonedas ............ 11 2.1.2 Criptomonedas en la Economía Moderna: Entre Descentralización e Innovación 14 2.2 Red social Twitter ...................................................................... 16 2.3 Revisión de estudios previos sobre el análisis de sentimientos y su impacto en los mercados financieros. ............................................................. 18 2.4 Modelos de predicción. .............................................................. 22 3 Metodología ........................................................................................... 27 3.1 Descripción de los datos utilizados (tweets, histórico del precio de bitcoin). 27 3.1.1 Base Twitter .................................................................................. 27 3.1.2 Base bitcoin ..................................................................................283.2 Procesamiento y limpieza de datos (eliminación de ruido en los tweets, filtrado de información relevante). .................................................................29 3.3 Análisis de sentimientos ............................................................. 31 3.4 Variables exógenas .................................................................... 34 3.5 Modelos de predicción utilizados ................................................. 35 3.5.1 Regresión lineal con variables rezagadas ........................................... 36 3.5.2 Support Vector Regressor (SVR) ...................................................... 37 3.5.3 Random Forest Regressor ............................................................... 38 3.6 Validación y evaluación de modelos ............................................. 39 3.6.1 Métricas utilizadas ......................................................................... 39 3.6.2 Proceso de validación ..................................................................... 40 4 Análisis y resultados ................................................................................ 42 4.1 Análisis de sentimientos en tweets y su relación con la evolución del precio de bitcoin ......................................................................................... 42 4.1.1 Análisis exploratorio de variables: sentimiento vs. Precio .................... 44 4.2 Evaluación de los modelos de predicción y resultados ..................... 47 4.3 Discusión sobre la efectividad de los modelos. ............................... 52 5 Conclusiones .......................................................................................... 54 6 Recomendaciones ................................................................................... 56 7 Referencias ............................................................................................ 57 8 Anexos .................................................................................................. 64
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