Sociala medier reflekterar och påverkar i allt högre grad beteendet hos andra komplexa system. I detta dokument undersöker vi relationerna mellan en välkänd mikrobloggningsplattform Twitter och finansmarknaderna. I synnerhet, vi anser, i en period av 15 månader, Twitter volym och känsla för de 30 aktiebolag som utgör Dow Jones Industrial Genomsnitt (DJIA) index. Vi finner en relativt låg Pearson korrelation och Granger orsakssamband mellan motsvarande tidsserier under hela tidsperioden. Vi finner dock ett betydande beroende mellan Twitter-känslan och onormal avkastning under topparna av Twitter-volymen. Detta gäller inte bara för de förväntade Twitter-volymtopparna (t.ex. kvartalsmeddelanden), utan även för toppar som motsvarar mindre uppenbara händelser. Vi formaliserar förfarandet genom att anpassa den välkända "eventsstudien" från ekonomi och finans till analys av Twitterdata. Förfarandet gör det möjligt att automatiskt identifiera händelser som Twitter-volymtoppar, att beräkna den rådande känslan (positiv eller negativ) uttryckt i tweets vid dessa toppar, och slutligen att tillämpa "event study" metod för att relatera dem till aktieavkastning. Vi visar att känslor polaritet Twitter toppar innebär riktningen för kumulativ onormal avkastning. Mängden kumulativa onormala avkastning är relativt låg (ca 1-2%), men beroendet är statistiskt signifikant under flera dagar efter händelserna. Bland de många tillämpningsområdena för datainsamling, analys och modellering presenterar vi här en fallstudie om finansiella system. Vi anser att sociala aspekter som mäts i sociala nätverk är särskilt användbara för att förstå den finansiella omsättningen. Den finansiella smittan och, i sista hand, kriserna har ofta sitt ursprung i kollektiva fenomen såsom grogrund bland investerare (eller, i extrema fall, panik) som signalerar det finansiella systemets inneboende komplexitet [3]. Därför är möjligheten att förutse avvikande kollektiva beteende hos investerare av stort intresse för beslutsfattare [4] [5] [6] eftersom det kan möjliggöra en snabbare ingripande, när så är lämpligt. Det är toppmodernt. Vi går kort igenom den senaste forskningen som undersöker sambandet mellan webbdata och finansmarknaderna. Tre stora kategorier av data beaktas: webbnyheter, sökmotorfrågor och sociala medier. När det gäller nyheter har man försökt sig på olika sätt. De studerar: (i) kopplingen av exogena nyheter med prisrörelser [7], (ii) aktiens reaktion på nyheter [8, 9]; (iii) förhållandet mellan omnämnanden av ett företag i finansiella nyheter [10], eller pessimismen i media [11], och handelsvolym; (iv) förhållandet mellan känslan av nyheter, resultat och avkastning förutsägbarhet [12], (v) nyhetens roll i handelsåtgärder [13], särskilt av blankningar [14]; (vi) rollen av makroekonomiska nyheter i börsintäkter [15]; och slutligen (vii) de högfrekventa marknadsreaktioner till nyheter [16]. Det finns flera analyser av sökmotorfrågor. Ett samband mellan det dagliga antalet frågor för ett visst aktieslag och den dagliga handelsvolymen för samma aktie har undersökts av [17] [18] [19]. En liknande analys gjordes för ett urval av Russell 3000 aktier, där en ökning i frågor förutspår högre aktiekurser under de kommande två veckorna [20]. Sökmotor sökdata från Google Trender har använts för att utvärdera lagerrisk [21]. Några andra författare använde Google-trender för att förutsäga marknadsrörelser [22]. Sökmotor sökdata har också använts som en proxy för att analysera investerarnas uppmärksamhet relaterade till initiala offentliga erbjudanden (IPOs) [23]. När det gäller sociala medier håller Twitter på att bli en allt populärare mikrobloggplattform som används för finansiella prognoser [24] [25] [26]. En forskningslinje undersöker relationen mellan volymen av tweets och finansmarknaderna. Till exempel [27] undersökte huruvida det dagliga antalet tweets förutspår S&P 500-lagerindikatorerna. En annan forskningslinje utforskar innehållet i tweets. I en textanalys av Twitter-data finner författarna tydliga samband mellan stämningsindikatorerna och Dow Jones Industrial Average (DJIA) [28] [29] [30]. I [31], författarna visar att Twitter-känslan för fem detaljhandelsföretag har statistiskt signifikant samband med aktieavkastning och volatilitet. I en nyligen genomförd studie [32] jämförs informationsinnehållet i Twitter-känslorna och volymen när det gäller deras inflytande på framtida aktiekurser. Författarna relaterar intra-day Twitter och prisdata, vid timupplösning, och visar att Twitter-känslan innehåller betydligt mer lead-time information om priserna än Twitter-volymen ensam. De tillämpar strikt statistik som kräver relativt stora mängder tweets under hela tremånadersperioden, och som en följd av detta klarar endast tolv finansiella instrument testet. Motivering. Trots den höga kvaliteten på de datamängder som används är graden av empirisk korrelation mellan aktiekursrelaterade finansiella tidsserier och webbaserade tidsserier fortfarande begränsad, särskilt när en textanalys av webbmeddelanden tillämpas. Denna iakttagelse tyder på att förhållandet mellan dessa två system är mer komplext och att ett enkelt mått på korrelation inte är tillräckligt för att fånga dynamiken i samspelet mellan de två systemen. Det är möjligt att de två systemen är beroende endast vid några ögonblick av sin utveckling, och inte under hela tidsperioden. I detta dokument studerar vi relationen mellan aktiekursavkastning och den känsla som uttrycks i finansiella tweets som publiceras på Twitter. Vi analyserar en noggrant insamlade och kommenterade uppsättning tweets om de tidigare nämnda 30 DJIA företag. För vart och ett av dessa företag bygger vi en tidsserie av den känsla som uttrycks i tweets, med daglig upplösning, utformad för Twitter Sentiment och Stock Price Returns PLOS ONE
I REF undersöktes en 15-månaders period av Twitter data om 30 aktiebolag av DJIA index och, enligt resultaten, kan det sägas att det inte bara finns en stark korrelation mellan Twitter beteende och aktiekursen i välkända relevanta ögonblick, men också det finns korrelation toppar som inte motsvarar några förväntade nyheter om aktiemarknaden.
The Effects of Twitter Sentiment on Stock Price Returns