Come prevedere l’andamento della borsa con… Twitter

Come prevedere l'andamento della borsa con... Twitter.Un algoritmo per reti neurali artificiali messo a punto da Johan Bollen e colleghi della Indiana University sarebbe in grado di prevedere con anticipo di 6 giorni l’andamento della borsa attraverso l’analisi non lineare del “sentiment” di Twitter. Lo studio dei ricercatori americani è pubblicato su arXiv.

La previsione di come si potrebbe comportare lo “stock market” ha da sempre stimoltato l’intelletto non solo di chi si occupa di business, ma anche di chi ha deciso di dedicare la propria vita alla ricerca…

Ma l’andamento della borsa può essere davvero previsto?

“Gli studi comportamentali hanno chiarito che le emozioni possono influenzare profondamente le decisioni individuali anche in ambito economico. Quello che abbiamo voluto capire con la nostra ricerca è se questo fenomeno sia individuabile anche su larga scala, cioè se e quanto l’umore generale possa influenzare le decisioni economiche a livello collettivo. In particolare, ci siamo posti la seguente domanda: il ‘sentiment’ può essere predittivo degli indicatori economici?”, spiegano Bollen e colleghi in apertura dello studio.

I ricercatori dell’Indiana hanno dato dunque il compito alla rete neurale di cercare correlazioni prima fra gli indici di OpinionFinder (misuratore della “polarità emotiva” dei contenuti di internet) poi fra i livelli di sei dimensioni dell’umore (felicità, gentilezza, vigilanza, sicurezza, vitalità, tranquillità) rilevati con l’algoritmo “Google Profile of Mood States (GPOMS)” su 9,7 milioni di “tweets” pubblicati da 2,7 milioni di utenti fra il marzo e il dicembre del 2008 e i prezzi delle azioni in quel periodo.

Risultato? Esisterebbe una correlazione significativa fra le variazioni delle azioni al Dow Jones Industrial Average (DJIA) e uno degli indici di GPOMS, il livello di tranquillità (“calmness”), e la rete neurale (una Self Organizing Fuzzy Neural Network opprotunamente “addestrata”) avrebbe addirittura una capacità predittiva a 6 giorni di distanza, con una accuratezza dell’87,6 per cento.

Gratificati da questi risultati, i ricercatori ora si pongono l’obiettivo di perfezionare la rete neurale per sviluppare modelli predittivi ancor più sofisticati, che possano elaborare i dati provenienti da altre fonti di informazione, quali notizie e indicatori economici rilevanti.

Reference:

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

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