Джим Кён-Су Лью, доцент бизнес-школы Джонса Хопкинса Кэри, специализируется на изучении данных социальных сетей на предмет возможных сигналов рыночного поведения. Предыдущее исследование, которое он написал для The Journal of Portfolio Management, обнаружило сильную связь между настроением постов в Twitter и эффективностью первичного публичного предложения. Согласно этому исследованию, от цены предложения до закрытия в первый торговый день настроения в Твиттере отражают результаты IPO, как отрицательные, так и положительные.
Лью следил за своей работой над IPO, написав статью, в которой обнаружил, что настроения в Твиттере могут более точно предсказать «дрейф объявления после опубликования отчетности» (PEAD), чем традиционные методы прогнозирования. (PEAD возникает, когда кумулятивная аномальная доходность акций дрейфует в течение недель или месяцев после объявления о положительной прибыли.)Последний исследовательский документ, который будет опубликован в The Journal of Portfolio Management, показывает, что сообщения, похожие на твиты на платформе финансовых микроблогов StockTwits, сильно связаны в течение определенного дня с поведением акций, о которых пишут в Твиттере в этот день. Лью заявляет, что использование социальных сетей для определения доходности акций должно быть добавлено в качестве «шестого фактора» к пятифакторной модели Фама-Френча, хорошо известной в финансовых кругах как метод объяснения поведения рынка.
Лью и его соавтор, доцент Тамаш Будавари из Школы искусств и наук Джона Хопкинса Кригера, получили доступ ко всем сообщениям StockTwits о 15 компаниях, которые привлекли наибольшее количество комментариев в Twitter с января 2012 года по октябрь 2015 года: Apple, Facebook, Netflix , Yahoo, Amazon, Google, Disney и American Airlines среди них. Люди, которые публикуют сообщения на StockTwits, могут указывать в своих твитах, относятся ли они к акции положительно («по-бычьи») или отрицательно («по-медвежьи»).
По словам исследователей, изучая эти данные для намека на связь между твитами и ценами на акции, они обнаружили «особую интуитивную взаимосвязь между настроением твитов и ценами во времени. А именно, мы показываем, что агрегированные дневные настроения имеют значение для дневной доходности акций. Позитивные настроения. связан с положительной отдачей ".В качестве яркого примера они приводят динамику акций Apple.
В период с 2012 по 2015 год ежедневно в StockTwits публиковалось от 1000 до 2000 сообщений о технологической компании. Процент бычьих твитов об акциях оставался высоким с середины 2013 года до примерно двух лет спустя, что соответствовало почти непрерывному росту цены акций за это время. Затем «бычий» процент твитов немного снизился, как и цена акций Apple, что, по-видимому, подкрепляет аргументы исследователей.
«Когда Apple преуспевает в течение дня, участники пишут в Твиттере с оптимистичным настроением, показывая, что существует положительная корреляция между одновременными движениями цен и настроениями в твитах», — заявляет Лью.Он признает, что некоторые критики говорят, что статус твита в реальном времени может сделать его неактуальным, скажем, через минуты или часы.
Но Лью говорит, что результаты исследования начинают отличаться: «Похоже, существует сильная положительная взаимосвязь между ежедневными временными рядами агрегированных настроений в твитах и их соответствующими доходностями по безопасности».