I detta dokument föreslår vi en robust metod för att bedöma värdet av mikrobloggningsdata till prognostiserade aktiemarknadsvariabler: avkastning, volatilitet och handelsvolym av olika index och portföljer. Metoden använder känslor och uppmärksamhet indikatorer extraherade från mikrobloggar (ett stort Twitter dataset antas) och undersökningsindex (AAII och II, USMC och Sentix), olika former för att dagligen aggregera dessa indikatorer, användning av ett Kalman Filter för att slå samman mikroblogg och undersökningskällor, en realistisk rullande fönster utvärdering, flera maskininlärningsmetoder och Diebold-Mariano test för att validera om känslor och uppmärksamhet baserade förutsägelser är värdefulla jämfört med en autoregressiv baslinje. Vi fann att Twitter-känslor och postvolym var relevanta för prognostiseringen av avkastningen på S&P 500-index, portföljer med lägre börsvärde och vissa branscher. Dessutom var KF-känslan upplysande för prognostiseringen av avkastningen. Dessutom var Twitter- och KF-indikatorer användbara för att förutsäga vissa indikatorer i undersökningen. Dessa resultat bekräftar nyttan av mikrobloggningsdata för finansiella expertsystem, vilket gör det möjligt att förutsäga aktiemarknadens beteende och ger ett värdefullt alternativ för befintliga undersökningsåtgärder med fördelar (t.ex. snabb och billig skapande, daglig frekvens).
Oliveira m.fl. REF använder känslor och uppmärksamhet indikatorer extraherade från mikrobloggar och undersökningsindex för att förutsäga aktiemarknadens beteende.