Сочинение на тему Может ли руководство по анализу настроений в Twitter предсказать движение акций?

H4: доходность акций после объявлений о прибылях фирм положительно коррелирует с настроениями инвесторов в Twitter.

Цель настоящего исследования заключается в следующем. Во-первых, я повторяю предыдущие исследования и проверяю, повлияет ли Twitter на доходность акций на следующий день, контролируя факторы риска фирмы. В этом исследовании рассматриваются характеристики фирмы при анализе корпоративных микроблогов для прогнозирования движения цены акций. Учитывая характеристики фирмы и ее финансовые объявления дают более точные и надежные результаты. Эта проблема имеет ключевое значение, поскольку другие исследования опираются только на анализ влияния Твиттера на изменение цен независимо от результатов деятельности фирмы и ее финансовых объявлений, которые в основном определяют важную часть доходности акций. Во-вторых, я изучаю настроения инвесторов в процессе получения прибыли и выясняю, полностью ли рынок осознает настроения инвесторов одновременно в течение торговых часов в один и тот же торговый день. Этот вопрос важен для изучения графика влияния Twitter на поведение инвесторов в торговле. В-третьих, я исследую роль настроений инвесторов в отношении движения цен на акции вокруг объявлений о доходах фирм.

Насколько мне известно, это исследование является первым, в котором исследуется влияние сообщений в Твиттере на доходность акций в связи с финансовыми (доходными) объявлениями фирм. Существуют доказательства того, что бычий запас микроблогов является положительным и значительно коррелирует с ненормальной доходностью. Биржевой блог в Твиттере передает личную информацию, это согласуется с предыдущим исследованием. Существуют доказательства того, что объем микроблогов акций соотносится с объемом торгов в часы торговли. Это свидетельствует о том, что функции микроблогов могут быть полезными в режиме реального времени для принятия решений инвесторами. Результаты показывают положительную и значительную корреляцию между бычьими настроениями и совокупной ненормальной прибылью (CAR) в объявлениях о доходах. Кроме того, положительная и значимая связь между оптимистичными настроениями и CAR в течение торговых часов для фирм, которые испытывают увеличение или уменьшение своего дохода относительно прошлых результатов. Для фирм с уменьшающимся доходом я нахожу отрицательную и значительную связь между медвежьими настроениями и CAR в течение торговых часов. Обзор литературы Исследователи покупают идею, что инвесторы обращаются к мнениям и другой информации от коллег через социальные сети, чтобы стимулировать свои инвестиционные решения; Чен, Лю и Чжан (2012)). Совет сверстников влияет на инвесторов, которые менее информированы в социальных сетях.

На фондовом рынке между инвесторами может распространяться волна настроений инвесторов, что может привести к значительным изменениям курса акций. Эти волны общения являются признаками новой информации, поступающей на рынок. Доля и обмен информацией и инвестиционные идеи среди инвесторов влияют на движение цен акций и объем торгов. Sprenger и Welpe (2010) находят связь между объемом твитов и объемом торгов. Oliveira, Cortez и Areal (2013) измерили объем публикаций, связанных с твитами, связанными с фирмами, и обнаружили, что индикаторы настроения могут объяснить доходность акций. Zhang, Fuehres и Gloor (2011) находят отрицательную и значимую корреляцию между процентами эмоционального твита и Dow Jones, NASDAQ и S & P 500, но положительную и значимую корреляцию с VIX.

Гипотеза эффективного рынка гласит, что движения цен на акции обусловлены новой информацией, и эти движения будут следовать модели случайного блуждания, а не прошлым и настоящим ценам. Тем не менее, Нгуен, Ширай и Велчин (2015) утверждают, что исторические цены с помощью информации из социальных сетей и анализа настроений могут улучшить модели прогнозирования цен на акции. Они строят модель, которая предсказывает направление цены акций с точностью до 54,41%. Sample Formation Twitter API используется для сбора данных. Эти данные включают в себя множество функций Twitter, включая индивидуальный контент твитов, временные метки, количество ретвитов и информацию пользователей (Brown (2010); Twitter (2011a)). Все рассмотренные твиты используют английский язык и публикуются в период с 1 января 2013 года по 30 июня 2013 года, за исключением выходных и праздничных дней, когда фондовые рынки закрыты. Кроме того, я использовал только твиты с упоминанием «$» номенклатуры, которая широко используется в сообществах инвесторов и трейдеров для обсуждений, связанных с акциями конкретной компании. Например, для отслеживания акций Amazon в Твиттере к символу акций Amazon будет добавлено «$», а не просто AMZN, $ AMZN. Использование этого метода уменьшит количество ненужных сообщений, что приведет к минимизации шума источника данных в анализе. Это также действует как прокси, чтобы ограничить анализ более влиятельными пользователями. Исходное время чириканья было нормализовано к американскому восточному стандартному времени.

Это исследование посвящено S & P100, в который входят известные компании, привлекающие большое количество упоминаний в социальных сетях. Однако сорок одна фирма S & P100 была исключена из выборки из-за ограниченной доступности твитов в течение периода исследования. В таблице IV приведены сводные статистические данные о количестве твитов каждой фирмы, суммарных положительных, отрицательных и нейтральных твиттах, доходности и объеме торгов. Используемые категории настроений бычьи для твитов, которые относятся к положительным настроениям, медвежьи для твитов, которые относятся к отрицательным настроениям, и нейтральные для твитов, которые не передают никаких настроений. Наконец, данные о дневной доходности фондового рынка были получены из файлов Центра исследований цен на ценные бумаги (CRSP), а данные о характеристиках фирмы были получены из файлов Compustat.

Настроения инвесторов и непредвиденная доходность Прогноз движения цен акций был источником интереса для многих научных исследователей. Хотя многие исследователи пытались с научной точки зрения предсказать движение цены акций, ни один метод, до этой даты, не оказался успешным. Сложности, связанные с различными параметрами, которые постоянно меняются, затрудняют предсказание движения цены акций. Гипотеза эффективного рынка (EMH) предполагает, что финансовые рынки являются «информационными эффективными», что означает, что цены отражают всю известную информацию. Корпоративные инсайдеры имеют личную информацию, которая приводит к избыточной прибыли, но посторонние не могут получать прибыль от торговых стратегий, основанных на публичной информации. Одним из популярных в настоящее время методов прогнозирования объема и доходности фондового рынка является анализ настроений инвесторов. «Краткосрочные настроения играют очень важную роль в краткосрочных показателях таких инструментов финансового рынка, как индексы, акции и облигации».

Эмоции инвесторов могут влиять на то, как они реагируют на новую информацию, и могут влиять на их решения, что объясняет, почему их решения иногда отклоняются от рационального поведения. Микроблоги являются идеальным заблаговременным предупреждением о движении цен на акции, поскольку они обеспечивают одновременное обновление и спонтанный взгляд на мнения и настроения инвесторов относительно их будущего торгового поведения.