API de Data365 para la investigación doctoral: ¿cómo pueden los tuits y Reddit predecir el movimiento del mercado?

No era solo una tesis, era una misión de doble propósito.

• Una parte: publicar trabajos académicos significativos.
• La otra: lleve el comportamiento financiero moderno al aula a través de datos de mercado en tiempo real, simulaciones de casos y mejores herramientas para sus alumnos.

Definir la misión y enmarcar la meta

Para explorar la conexión entre el sentimiento de los inversores y el comportamiento del mercado, el profesor Willis se propuso:

• Analice un año completo (de mayo de 2024 a mayo de 2025) de publicaciones de Reddit y Twitter en las que se mencionen las principales acciones estadounidenses ($TSLA, $AAPL, $AMZN, $NVDA, $GME, $JPM, $WMT);
• Filtre esas publicaciones por términos de sentimiento financiero como «alcista», «bajista», «comprar», «vender»;
• Compara las puntuaciones de opinión de las redes sociales (procesadas con VADER) con las métricas de rendimiento de las acciones (movimiento de precios, volumen de operaciones y volatilidad) de fuentes como Yahoo Finance.

Todo ello en pos de dos preguntas clave:

1. ¿Existe una relación estadísticamente significativa (más del 60%) entre el sentimiento social y la dirección del mercado?
2. ¿Los datos sociales en tiempo real mejoran la precisión de las predicciones bursátiles a corto plazo?

¿Las respuestas? ‍
Sí, Roston T. Willis Jr. los encontró e hizo que su proyecto funcionara.

El análisis confirmó un vínculo estadísticamente significativo entre el sentimiento social y los movimientos del mercado. Y la API de Data365 estaba ahí para hacerlo posible, proporcionando una base de datos sólida detrás de cada información.

Y aquí estamos para contar la historia hasta el final.

Cuando los planes de investigación están listos pero los datos son insuficientes

Las ideas estaban ahí. Las preguntas de investigación estaban claramente definidas. Los modelos analíticos estaban listos.
¿Los datos? No tanto.

Los datos fueron el factor limitante y el principal obstáculo para el profesor Roston T. Willis Jr.

El profesor Willis probó API públicas, raspadores y conjuntos de datos... y se enfrentó a los siguientes desafíos:

• Cobertura parcial e intervalos de tiempo inconsistentes entre las fuentes;
• Faltan valores que redujeron la validez estadística;
• Pérdida significativa de tiempo en la solución de problemas y la limpieza manual de datos.

Estos problemas retrasaron el progreso y corrían el riesgo de debilitar la confiabilidad de los resultados.

Una API de Data365, Big Shift

Una vez que se conectó la API de Data365, el profesor Willis por fin obtuvo lo que necesitaba para seguir adelante.

Lo que solía ser un mosaico de fuentes se convirtió en una canalización única y simplificada que simplemente funcionó:

1. Filtrado a nivel de palabras clave para tickers y señales de opinión;
2. Acceso a 91.738 publicaciones de Twitter y Reddit: limpiadas, filtradas y completas (tal y como se publicaron);
3. Cobertura histórica del 100% durante todo el período de investigación de 12 meses;
4. Datos que se alinearon perfectamente con las estadísticas bursátiles de Yahoo Finance

Esto proporcionó un conjunto de datos coherente y apto para la investigación, lo que permitió modelar con solidez estadística y permitió al profesor Willis centrarse en el análisis en lugar de en la resolución de problemas de datos.

«Data365 me proporcionó exactamente lo que necesitaba para avanzar en la investigación de mi tesis doctoral. Antes de usar la plataforma, tenía problemas con fuentes de datos fragmentadas e inconsistentes, lo que ralentizaba mi progreso. Con Data365, pude recopilar, estructurar y analizar sin problemas un conjunto de datos completo y, en última instancia, eliminar uno de los mayores obstáculos en mi viaje de investigación. La facilidad de uso y la fiabilidad de la plataforma me permitieron centrarme más en un análisis significativo y menos en la recopilación de datos para solucionar problemas».

— Profesor Roston T. Willis Jr.

Resultados que importaban o confianza en cada número

Al integrar Data365 en el proceso de investigación, el profesor Willis:

• Compilado 1.743 observaciones diarias en 7 empresas principales ($TSLA, $AAPL, $AMZN, $NVDA, $GME, $JPM, $WMT);
• Recuperado más de 90.000 publicaciones con puntuación de opinión sin valores faltantes;
• Creó un conjunto de datos estadísticamente confiable listo para un análisis profundo con VADER;
• Desarrolló conocimientos prácticos que servirán de base para los trabajos académicos, los ejercicios en el aula y los proyectos dirigidos por estudiantes;
• La investigación ya está en marcha con plena confianza en la calidad de los datos, pasando del ensamblaje de conjuntos de datos al descubrimiento significativo.

Al eliminar las brechas de datos, la integración liberó el proceso de investigación para centrarse en sus objetivos principales: en lugar de buscar errores, el profesor Willis ahora crea modelos, prueba suposiciones y enseña con confianza.

“I’m pleased to share that I have successfully defended my dissertation, an achievement made possible in large part thanks to Data365. Your platform was instrumental in overcoming the challenges of data collection and ensuring the completion of my research.”

Dr. Roston T. Willis Jr.

DBA, MBA