El aprendizaje automático ha crecido en popularidad en los últimos años como un método para evaluar datos financieros de texto, con resultados prometedores en la proyección de precios de acciones a partir de noticias financieras. Diversas investigaciones han analizado la relación entre eventos de noticias y precios de acciones, pero hay poca evidencia sobre cómo diferentes sentimientos (negativos, neutrales y positivos) de dichos eventos impactan en el rendimiento de acciones o índices en comparación con índices de referencia. El objetivo de este documento es analizar cómo un evento de noticias bancarias específico (como un fraude o una fusión bancaria) y otros eventos de noticias relacionados (como políticas gubernamentales o elecciones nacionales), así como el enmarcamiento tanto del evento de noticias como del sentimiento del evento de noticias, afectan la formación de las acciones bancarias respectivas y el índice bancario, es decir, Bank Nifty, en los mercados de valores indios con el tiempo.