Czy Twitter może prognozować trendy na rynkach finansowych?

Dziś na łamach Forbes.pl ukazał się nasz artykuł na temat prognozowania trendów na rynkach finansowych na podstawie treści zamieszczanych w serwisach społecznościowych. Czy jest to możliwe? Zapraszamy do lektury! Przedruk tego materiału znajduje się poniżej:

„Bój się, gdy inni są chciwi i bądź chciwy, gdy inni się boją.”

Warren Buffet

Nie od dziś wiadomo, że rynkami finansowymi rządzą emocje.  Dwie podstawowe to strach i chciwość. Czy treści zamieszczane przez użytkowników w mediach społecznościowych takich jak Twitter mogą stanowić użyteczne sygnały inwestycyjne?

XXI wiek to wiek informacji, żyjemy w świecie technologii web 2.0, spółki takie jak Facebook, Twitter umożliwiają kontakt setkom milionów ludzi z niemal całego świata. Sam Twitter posiada 140 milionów użytkowników, generuje 340 milionów tweetów dziennie, które zajmują 7 terabajtów danych. Dołączając do tego Facebooka z jego 800 milionami użytkowników osiągamy astronomiczną ilość treści generowanych przez tzw. social media. Wraz z rozwojem nowych technologii informatycznych, rosnącą mocą obliczeniową komputerów, dysponujemy narzędziami umożliwiającymi analizę oraz wykorzystanie informacji zamieszczanych przez użytkowników w rozmaitych serwisach społecznościowych. Z tego miejsca dzieli nas jedynie krok od wykorzystania tej wiedzy na rynkach finansowych. XXI wiek przyniósł nam możliwość kwantyfikowania ludzkich emocji, które stanowią tak ważną część procesu podejmowania decyzji inwestycyjnych.

Fundusz hedgingowy oparty na analizie treści zamieszczanych na Twitterze – możliwe?

Najwyraźniej tak – niecały rok temu powstał pierwszy na świecie fundusz hedgingowy, którego inwestycje oparte są wyłącznie na analizie semantycznej wypowiedzi zamieszczanych na Twitterze. Fundusz zarządzany jest przez firmę inwestycyjną Derwent Capital Markets, a jego algorytm podejmowania decyzji jest bardzo prosty: w zależności od nastrojów użytkowników portali społecznościowych, zajmowana jest długa, bądź krótka pozycja na brytyjskim indeksie FTSE100. W każdej transakcji fundusz stosuje zlecenia typu stop loss w celu minimalizacji potencjalnych strat w przypadku, gdy rynki podążą w przeciwnym kierunku. Derwent Capital Markets zaznacza, że preferowana przez nich strategia inwestycyjna jest wysoce spekulacyjna, wiąże się z dużym ryzykiem. Jak do tej pory najwyraźniej sprawdza się jedna z podstawowych zasad rynków finansowych – im większe ryzyko tym wyższa oczekiwana stopa zwrotu – od początku 2012 roku (w pierwszych trzech miesiącach) fundusz zarządzany przez Derwent Capital Markets zarobił 7,11%, w tym czasie FTSE100 wzrósł o nieco ponad 1%. Na swojej stronie internetowej zarządzający prognozują roczną stopę zwrotu z funduszu na poziomie 60%, dla zainteresowanych: minimalna wielkość depozytu wynosi 10000 funtów, natomiast prowizja na poziomie 30% pobierana jest wyłącznie od zysku (w przypadku straty żadna opłata nie jest naliczana).

Jak to działa?

Omawiana powyżej tematyka była również przedmiotem badań akademickich, przejdźmy teraz do aspektów teoretycznych. Trzech niezależnych naukowców, Johan Bollen, Huina Mao, Xiao-Jun Zeng zadało sobie następujące pytanie: skoro ludzie wyrażają swoje emocje w postach na Twitterze, a emocje determinują zachowanie rynków finansowych to czy analiza semantyczna tweetów potrafi przewidzieć zachowanie indeksów rynkowych? Wyniki swoich badań zaprezentowali w pracy „Twitter mood predicts the stock market.” Naukowcy badali korelacje pomiędzy zmianami indeksu Dow Jones Industrial Average a treścią tweetów analizowaną za pomocą dwóch narzędzi. Pierwsze z nich, OpinnionFinder, jest narzędziem dwumiarowym, daje ono dwa możliwe wyniki – nastroje mogą być pozytywme lub negatywne. Kolejnym narzędziem jest tzw. Google-Profile of Mood States (GPOMS), które dokonuje wielowymiarowej analizy nastrojów panujących wśród użytkowników Twittera, poszczególne kategorie to: Spokojny, Czujny, Pewny, Żywotny, Dobry, Szczęśliwy. W tym momencie nie będę zagłębiał się w szczegółową specyfikację narzędzi i metod wykorzystanych przez badaczy, osobom zainteresowanym polecam przeczytać wspomnianą wcześniej pracę – naprawdę warto.

Przejdźmy jednak do rezultatów badań naukowców, które miały miejsce w 2008 roku i obejmowały niemal 10 milionów tweetów zamieszczonych przez 2,7 milionów użytkowników.

Okazuje się, że kluczowym czynnikiem wpływającym na zdolność prognostyczną algorytmu miało szczegółowe określenie charakteru nastroju społeczności użytkowników Twittera. Podczas gdy kategorie Spokojny i Szczęśliwy wykazywały znaczną korelację ze zmianami indeksu DJIA, pozytywny nastrój wskazywany przez OpinnionFinder nie był już tak skuteczny, binarne sygnały wysyłane przez to narzędzie nie oddają w pełni poziomu skomplikowania ludzkiej psychiki. Zgodnie z wynikami badań, uniwersyteccy naukowcy „przewidzieli” zachowania indeksu w 87,6%, wynik ten jest oszałamiający. Jako ciekawostkę dodam, że słowem kluczowym cieszącym się najwyższą korelacją z DJIA było wyrażenie Spokojny (ang. calm). Wskazania skonstruowanego przez naukowców indeksu nastrojów są opóźnione o 3 dni, oznacza to, że dzisiejszy poziom indeksu skonstruowanego przez badaczy przewiduje zmianę indeksu za 3 dni. Poniżej zamieszczam diagram pokazujący omawianą korelację, proszę zauważyć, że tylko w jednym przypadku mieliśmy do czynienia ze znaczną dywergencją, było to spowodowane zdarzeniem nadzwyczajnym, tzw. bail-out’em, ogłoszonym przez amerykański Fed.

Rysunek 1. Korelacja algorytmu ze zmianami indeksu Dow Jones Industrial Average (źródło)