Vi studerar problemet med att korrelera mikro-bloggning aktivitet med aktie-marknadshändelser, definieras som förändringar i priset och handlas volym av aktier. Specifikt samlar vi meddelanden relaterade till ett antal företag, och vi söker efter korrelationer mellan aktiemarknadshändelser för dessa företag och funktioner som extraheras från mikroblogg meddelanden. De funktioner vi extraherar kan kategoriseras i två grupper. Funktioner i den första gruppen mäter den totala aktiviteten i mikrobloggningsplattformen, såsom antal inlägg, antal omposter och så vidare. Funktioner i den andra gruppen mäter egenskaper hos en inducerad interaktionsgraf, till exempel antalet anslutna komponenter, statistik över examensfördelningen och andra grafbaserade egenskaper. Vi presenterar detaljerade experimentella resultat som mäter korrelationen av aktiemarknaden händelser med dessa funktioner, med Twitter som en datakälla. Våra resultat visar att de mest korrelerade funktionerna är antalet anslutna komponenter och antalet noder i interaktionsgrafen. Jämförelsen är starkare med den handlade volymen än med aktiens pris. Men genom att använda en simulator visar vi att även relativt små korrelationer mellan pris- och mikrobloggningsfunktioner kan utnyttjas för att driva en aktiehandelsstrategi som överträffar andra baslinjestrategier.
Sambandet mellan finansiella händelser och mikrobloggning används för att förutsäga aktiekurser REF.
Correlating financial time series with micro-blogging activity
{'venue': "WSDM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}