[ca] Les dades regeixen el món. Qualsevol persona interessada a dissenyar un producte valuós i tenir impacte ha de tenir això en compte. Els avenços recents en el camp del Processament de Llenguatge Natural han cridat l'atenció d'un gran nombre d'investigadors. Una de les aplicacions més rellevants en aquest camp és l'anàlisi de sentiments a partir d'un text determinat. Aquesta és una tasca desafiant que moltes empreses de diversos sectors inclouen com a part de les seves línees de treball en ciència de dades. Per exemple, en el sector financer, les empreses més innovadores treballen per obtenir indicadors de sentiment mitjançant l'anàlisi de dades textuals, ja sigui per predir els moviments del mercat, guiar estratègies d'inversió o vendre aquesta valuosa informació a tercers. Utilitzant dades de 20 conegudes companyies amb un ampli marge de capitalització del mercat nord-americà, aquest treball pretén ser una prova de concepte de dues metodologies diferents d'anàlisi de sentiments en el sector financer. La primera metodologia calcula les puntuacions de sentiment a partir del text d'un article condicionat als valors de retorn del preu de les accions. La segona metodologia estudia les relacions semàntiques i sintàctiques entre paraules per calcular el sentiment vinculat a un terme d'interès. Tots dos mètodes representen un punt de partida interessant i oposat per al càlcul de sentiment. Finalment, es realitza un estudi numèric dels resultats considerant els valors de correlació i un test de causalitat. Així mateix, aquest treball introdueix un marc per a la simulació d'estratègies d'inversió guiades per les puntuacions de sentiment calculades.

[en] Data runs the world. Anyone who is even slightly interested in having an impact and generating a valuable product should take this into account. The recent developments in Natural Language Processing have attracted the attention of a large number of practitioners. One of the most relevant applications in this field is the sentiment analysis of a given text. It is a valuable and challenging task that many companies in various sectors include as part of their data science pipeline. For example, in the field of Finance, the most innovative companies work to obtain sentiment indicators by analyzing textual data, either to predict market movements, guide trading strategies, or sell that valuable information to third parties. Using data from 20 well-known equities with a large capitalization margin from the U.S. market, this work aims to be a proof of concept of two different Sentiment Analysis methodologies in the financial sector. The first methodology computes sentiment scores from article text conditioned to the stocks' price return values. The second methodology studies the semantic and syntactic relationships between words to calculate the sentiment linked to a term of interest. Both methods represent a valuable and opposite starting point for sentiment score computation. Finally, a numerical study of the results is carried out considering correlation values and causality test performance. Also, this work introduces a framework for the simulation of trading strategies guided by the acquired scores.