[en] In the current context of increasing environmental awareness and the global transition towards more sustainable energy sources, the energy sector is impacting by the well-known energy transition. This study explores the financial implications of this transition, focusing on predicting energy stock prices, for companies operating in both the renewable energy and conventional energy sectors. Previous research has yielded inconsistent results, motivating a deeper understanding of the correlation between the energy transition and financial markets. From this perspective, the mains contribution that this study aims to make are two. First investigating the connection among investors sentiment towards the energy transition and its impact on the prediction of stock prices for the previous subset of listed companies. Secondly, the tool which leads the whole research is the Artificial Intelligence and particularly if its utilisation can significantly improve the predictions compared to traditional methods. In order to answer to these questions, three main algorithms were tested: traditional timeseries analysis algorithm (Auto Regressive Integrated Moving Average model); machine learning algorithm (Long Short Term Memory model); machine learning algorithm with the addition of the investors sentiment index (Long Short Term Memory model plus the index extracted by all the news related to the energy transition at free disposal on the web, which included journal header, tweets, published research and more). As the results shown, both the previous statements are supported by analytical results. Almost the totality of companies investigated show better performances when AI model were used and the introduction of the investors sentiment index improves them. The research makes significant contributions by highlighting the relationship between investor sentiment, energy transition, and energy stock prices. The incorporation of AI techniques, particularly LSTM with sentiment analysis, p

[es] En el actual contexto de creciente conciencia ambiental y transición global hacia fuentes de energía más sostenibles, el sector energético se ve impactado por la conocida transición energética. Este estudio explora las implicaciones financieras de dicha transición, centrándose en predecir los precios de las acciones de empresas que operan tanto en el sector de energía renovable como en el convencional. Investigaciones previas han arrojado resultados inconsistentes, motivando una comprensión más profunda de la correlación entre la transición energética y los mercados financieros. Desde esta perspectiva, el estudio busca realizar dos contribuciones principales. En primer lugar, investigar la conexión entre el sentimiento de los inversores hacia la transición energética y su impacto en la predicción de los precios de acciones de las empresas cotizantes. En segundo lugar, evaluar si la herramienta líder de la investigación, la Inteligencia Artificial, puede mejorar significativamente las predicciones en comparación con métodos tradicionales. Para abordar estas preguntas, se probaron tres algoritmos principales: un algoritmo de análisis de series temporales tradicional (modelo Auto Regresivo Integrado de Media Móvil), un algoritmo de aprendizaje automático (modelo de memoria a corto plazo) y un algoritmo de aprendizaje automático que incorpora el índice de sentimiento de los inversores (modelo Long Short Term Memory junto con un índice extraído de noticias relacionadas con la transición energética disponibles en la web, incluyendo cabeceras de revistas, tweets, investigaciones publicadas, entre otros). Los resultados respaldan ambas afirmaciones anteriores según los análisis realizados. Casi la totalidad de las empresas investigadas muestran mejores resultados al utilizar el modelo de IA, y la introducción del índice de sentimiento de los inversores mejora aún más dichos resultados. La investigación contribuye significativamente al resaltar la relación entre el sentimien