Con Twitter & la matematica ora è possibile prevedere l’andamento della borsa!

On November 9, 2010

La previsione di come si potrebbe comportare il mercato azionario  ha da sempre stimolato non solo chi si occupa di business, ma anche chi si dedica alla ricerca. Ma l'andamento della borsa può essere previsto davvero? A quanto pare si, grazie a twitter e alla matematica.

Alcuni ricercatori della Bloomington's School of Informatics and Computing dell’Indiana University hanno trovato una correlazione tra il valore del Dow Jones Industrial Average (DJIA) e l’umore delle persone, dopo avere analizzato più di 9,8 milioni di “tweets”, pubblicati da 2.7 milioni di utenti del social network, durante 10 mesi del 2008.
Johan Bollen, professore associato, e Huina Mao, dottoranda, si sono serviti di due strumenti diversi per individuare i cambiamenti di umore su Twitter, per poi confrontarli con i valori di chiusura del mercato azionario.  Il primo è “OpinionFinder”, che analizza i messaggi per fornire una serie temporale giornaliera, positiva o negativa, dell’umore pubblico. Il secondo è “Google-Profile of Mood States” (GPOMS) che misura l’umore fra sei possibili stati (felicità, gentilezza, stato di allerta, sicurezza, vitalità, tranquillità). I valori ottenuti sono stati poi  confrontati con la serie temporale dei valori di chiusura del Dow Jones. Gli studiosi hanno correlato i due insiemi di valori ed usato un modello di rete auto-organizzata per testare l’ipotesi che la previsione dei valori di chiusura del mercato azionario potesse essere migliorata includendo anche una misura dell’umore della comunità. “Non siamo interessati a proporre un modello di previsione ottimale del Dow Jones, quanto piuttosto a valutare come le emozioni possano influenzare profondamente le decisioni individuali anche in ambito economico.” Ha detto Bollen. “Quello che abbiamo ottenuto è un’accuratezza del 87,6% nella previsione dei cambiamenti giornalieri nei valori di chiusura del DJIA”. Implementando un modello di predizione chiamato Self-Organizing Fuzzy Neural Network (ovvero una rete neurale che include informazioni sui valori passati del Dow Jones e dell’umore collettivo), i ricercatori sono stati in grado di dimostrare che l’indicatore dell’umore delle persone è in grado di migliorare significativamente la maggior parte dei modelli che vengono utilizzati per predire i valori di chiusura del Dow Jones.

“Speriamo di trovare gli stessi miglioramenti anche per altri modelli di mercato più sofisticati, che possano includere anche altre informazioni e diversi indicatori economici” ha aggiunto Bollen. Il livello di tranquillità  del GPOMS e la sua combinazione con la felicità  sono gli indicatori con un’accuratezza predittiva maggiore, Bollen infatti afferma che “ l’indice della tranquillità sembra predire molto bene l’andamento del DJIA fino a 6 giorni di distanza”.

 

Per maggiori informazioni: Bollen J et al., Twitter mood predicts the stock market, arXiv 14/10/2010

 

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

this site uses the awesome footnotes Plugin