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伊拉斯姆斯大學(xué)鹿特丹管理學(xué)院的Ting Li和Jan van Dalen分析了超過一百萬條涉及標(biāo)準(zhǔn)普爾100指數(shù)上市股票的推特，并就此開發(fā)了一種算法，用來掃描股票推特，預(yù)測(cè)股價(jià)變動(dòng)。

具體來說，這種算法觀察的時(shí)推特的情緒，并提取出嵌入其中的不同的“買入”、“持有”和“賣出”信號(hào)，然后將其與未來幾天股票的實(shí)際價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行比較。

看漲如“買”的股票經(jīng)歷了平均更高的異常收益。同時(shí)，有影響力的Twitter用戶的相關(guān)性更強(qiáng)，這些用戶經(jīng)常被轉(zhuǎn)推，而且經(jīng)常被提及 - 而某個(gè)特定股票的推特?cái)?shù)量可以預(yù)測(cè)交易量，波動(dòng)性和股票的后續(xù)回報(bào)。

為了研究該算法是否可以作為盈利交易策略的基礎(chǔ)，研究人員利用研究中的信息進(jìn)行了一個(gè)為期21周的模擬，發(fā)現(xiàn)即使考慮了交易成本，模擬收益率也超過了市場(chǎng)平均水平。

研究組成員表示，這種算法可以被機(jī)構(gòu)投資者或家庭日間交易者使用，因?yàn)樗麄兊难芯孔C明Twitter不僅僅是一種社交噪音 ，人們同樣可以從中提取有用信息，幫助自己做出更好的投資決定。

Ting Li和Jan van Dalen遠(yuǎn)不是第一個(gè)將Twitter和股價(jià)掛鉤的研究人員。早在2010年，研究人員就發(fā)現(xiàn)，通過使用兩種情緒跟蹤工具分析每日Twitter Feed的內(nèi)容，道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)收盤價(jià)日內(nèi)漲跌的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為87.6％。該算法后來被用于一個(gè)2500萬英鎊對(duì)沖基金，雖然實(shí)驗(yàn)表現(xiàn)穩(wěn)定，但實(shí)驗(yàn)隨后卻被迅速關(guān)閉。

【來源：未央網(wǎng)】