[译]推特和脸书能否预测股票变动?

导读:股市近期的动荡不安牵动了一波股民的心情的上下翻飞,部分股民的资产更是经历了“奥迪—奥拓---奥妙—奥利奥—奥买噶!”的惨剧。当大部分股民还在关注专家分析、大盘数字时,一些捷足先登的数据分析公司已经开始利用社交媒体上的“社交情绪指数”分析获取股票信息了。

如何利用“Twitter”和“Facebook”上的“情绪指数”分析和预警股票?大数据文摘“金融与商业专栏”今日带您了解金融行业倾听社交媒体的几个案例和问题。

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大数据文摘翻译作品

作者:Brian O'Connell

翻译:Vala;校对:孙强

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2013年11月11日,美国东部时间早上8点刚过,加拿大一家报纸泄露消息:黑莓公司(纳斯达克代号:BBRY)总价达四十七亿美元的的收购案取消。足足过了3分钟,华尔街的通信社才陆续报道这条消息。

Dataminr是纽约的一家数据分析公司,他们的投资客户这次在华尔街上出了一把风头。就在加拿大通信社关于黑莓的报道刚出来的几秒钟内,他们便收到Dataminr发来的电邮提示。根据这条信息,有很多Dataminr的客户,尤其是对冲基金客户,抢在其他还未获得消息的用户之前很漂亮的卖空了这支股票。

去年八月,当传奇商人Carl Icahn刚发布一条推文,说他购买了大量苹果公司(纳斯达克代号:AAPL)的股票时,Social Market Analytics(也是一家社交媒体数据分析公司)已经抢了先手,他们充分利用其覆盖40万推特用户的数据网络,获得关于苹果公司的乐观传言,并将此传言告知了其客户。

这两个事例中,捷足先登者们根据预警信息大赚了一笔。这在告诉我们一个事实:利用社交网络来获取影响股票价格的新闻,并不是一个理论神话,它真实地存在着。

四个月后,所谓的“投机情绪指数(social sentimentindicators, SSI)”正在股市圈兴风作浪:更多的证据表明,“社交情绪指数”着实让那些利用该技术获利的投资者们尝到了甜头。

金融数据服务提供商Markit的研究表明,从2011年12月到2013年11月,具有乐观社交媒介情绪的股票获得了高达76%的累计收益率,而具有负面社交媒介情绪的股票累计收益率只有14%。

2010年,印第安纳大学商学院教授Johan Bollen报告说,推特的数据能以87.6%的准确率预测出道琼斯工业平均指数。

Dataminr的创始人兼首席执行官Ted Bailey说道,“信息领域发生了巨大的变化,推特上的消息,比华尔街上的来得更早一步。”

赶超华尔街的推特

虽然脸书(Facebook)提供了一些数据挖掘的机会,但推特才是真正的社会指标分析热点。推特是社会媒介活动的蜂巢,活跃用户高达六亿四千五百万,并以每天135,000的新增用户人数继续扩张。然而,2012年以前,分解和合并推文以挖掘新的股票市场信息的技术并不存在。一旦“社交情绪指数”分析师开始弄明白如何量化所有的社交流媒体,并为专业投资者提供分析结果时,他们立即获得了不错的利润。

如今,诸如Dataminr、Datasift和Social Media Analytics一类的公司,使用数据分析技术从上市公司内部人员的推文中筛选信息。去年,“社交情绪分析”大获成功:金融信息巨头彭博将推文列入它的财经数据递送服务。彭博推送了华尔街分析师、监管机构、经济学家、美国政府机构的推特账号上的所有推文信息,传送给它注册的客户(主要是股票经纪人、交易员和对冲基金经理),让他们利用这些信息在股票交易中抢占先机。

推特意识到推文在投资行业的巨大价值,2012年它在数据授权服务中赚取了四千七百五十万美金,相比2011年上涨了66%。

NYSE Techonologies最近刚和Social Media Analytics建立伙伴关系,向其金融客户传播社交媒体指数。NYSE的产品经理Tom Watson说道,“金融服务行业观望和倾听社交媒体有一段时间了。现在,他们还将更多地利用和促进社交媒体平台,基于‘社群情绪‘尝试不同的交易策略。”

勿庸置疑,该技术是非常复杂的。举个例子来说,SMA公司给公司分析师们提供参考的“S值”是通过围绕“关键推特标准”设计的算法来算出的,包括均值、变化、份额、波幅、推文分散性以及风险等。基于以上算法来评估的“S值”将“社交情绪”反映在特定股票“回望(lookback)”时期内的变动上。

普遍传言对于特定的股票是好消息还是坏消息,可以通过这些“情绪”指数来预测。有了这些信息在手,客户可以采取相应的行动,并基于“情绪”指数来交易股票。

过多的数据

这并不代表社交媒体的指标很容易获得。SMA公司的创始人Joe Gits指出,SMA剖析的推文中90%被丢弃,只有剩下的10%能揭示投资者们真正需要的投资机会。 “关键问题在于没有办法量化那些数据。推特用户无法打开100个不同的推特流并精准地分析结果。”

然而,“社交媒体投资指标”也有不好的一面。利用此方法行骗将非常容易:通过推送公司的虚假推文,例如行业竞争者的买断或是新产品上市的暗示,将投资者们引入歧途。投资诈骗者提前购买股票,从那些被推特上虚假消息骗过的投资者身上获得利润。

底线

毫无疑问,社交媒体投资分析的技术处于上升趋势,但还是处在非常初期的阶段;到目前为止,它对于华尔街的捷足先登者们来说是成功的。你是否想要注册一个“社交媒体投资分析”公司的账号并接收他们的提醒服务?这并不是那么容易的;数据提供商的大部分产品和服务,主要面向投资机构,而不是那些关心养老福利的街头酒馆老板们。不过,也有其他选择:彭博的Eikon交易平台,免费给散户投资者提供一个推特数据跟踪器;StockTwits也提供了一个入门级的推特投资新闻追踪系统。但一如往常,你会听到来自精明的投资者和业余爱好者的忠告:买家风险自负。

来源:http://www.investopedia.com/articles/markets/031814/can-tweets-and-facebook-posts-predict-stock-behavior-and-rt-if-you-think-so.asp

【译者简介】

有意联系译者,请给“大数据文摘”后台留言,附自我介绍及微信ID,谢谢!

Vala, 本科毕业于上海外国语大学公共关系系,硕士毕业于香港城市大学媒体与传播学院,主修整合营销传播。现和导师学习大数据挖掘课程,对于传播、法律、互联网和生命科学感兴趣。加入大数据文摘翻译志愿者,希望和大家一起分享大数据时代的动态,借此和数据爱好者以及各位专家前辈交流学习。

孙强,资深生物信息专家,现在服务于美国国立癌症研究所,从事癌症基因组数据库管理工作。热爱大数据,加入大数据文摘志愿者行列一年有余,愿以文会友,广结大数据善缘。旅居美国多年,现在定居于大华府地区。

生活过的城市:淄博,济南,北京,洛杉矶,华盛顿

其他爱好:足球,钓鱼,打牌

大数据格言:Big data is better data

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2015-05-12

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