Twitter能否预测股市走势

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　　当一位28岁的英国外汇交易员遇到三位信息学教授会发生什么？这三位教授发表了一篇学术论文，宣称已经解开了利用Twitter来预测股市走势的秘密。

- e" t5 |' X1 T4 J  `) {$ ]# e　　毫无疑问，他们推出了欧洲第一只基于社交媒体的对冲基金！
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  ^& L' b9 N7 P　　简而言之，这可能是伦敦Derwent Capital Markets背后的故事，它们的Derwent绝对回报基金上周已开始交易。该基金似乎是全球首支完全建立在对一个微博平台的情绪分析的基金。Twitter已经成立5年多，最新数据显示每天发布的微博条数(Tweets)超过1.4亿条。
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7 ~" _' W4 P8 Q% J4 s1 h　　投资者对这支基金趋之若骛。该基金原本定于2月份推出，但后来两度推迟，部分原因是基金所吸引到的兴趣远远超过了创立者此前的预期。
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+ w$ _- T1 y; M) P: G3 ]2 f4 F　　Derwent Capital Markets创始人保罗-霍汀(Paul Hawtin)在基金发布仪式上表示：“多年以来，投资者已经普遍接受了一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。”
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* P' u) X4 ]  q" \% |; H　　当然，Derwent的创始者们并非最早赞美Twitter预测能力的人。这家微博网站早就被用来预测从电影票房到美国和英国选举的所有事情。程式交易者们多年来一直在利用Twitter的情绪分析，为他们快速变动的交易策略提供一些线索和信息。不过，Derwent Capital的试验仍代表了最近涌现的前沿学术研究。在这些研究的支持之下，他们大胆断言，基于Twitter情绪分析的交易策略可以获得高额回报。这家公司的目标是：年回报率15-20%。
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　　Derwent的秘密公式从学术研究中来。在一篇广受阅读的论文当中，印第安纳大学和曼彻斯特大学的三位学者利用两种不同的情绪跟踪工具来分析Twitter上将近1000万条微博的文本。第一个工具叫OpinionFinder，是由匹兹堡大学所开发的一个开源软件包。第二个工具是由三位学者开发的基于“情绪状态量表”(POMS)的算法。POMS原本是心理医生用来检测疗法改变或药物摄取对病人情绪状态影响的手段。通过利用谷歌分析所有公开网页中25亿个短语序列的“字词重复率”，三位学者将标准POMS问卷中的72种描述扩充至964种之多。最后，研究者们再将扩充之后的词汇归为6种情绪类别：冷静、警惕、确信、重要、和善、快乐。
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  K1 ^8 Q1 _, \' r/ j) z　　他们的重大发现是：在这个基于谷歌的POMS测量法中，只有“冷静”具有预测价值。不过令人震惊的是，单靠这一情绪指标就能预测未来3-4天道琼斯工业平均指数的每日收盘涨跌，准确率高达87.6%。

　　第二份研究论文是由慕尼黑工业大学的两位学者4月份发表的，主要是对单一证券的分析。他们的分析对象是包含股票代码和美元符号的微博(比如$AAPL代表苹果公司)。这一研究借用了计算语言学中的另一种情绪分析法，对提到标普100指数成份股公司的25万条微博进行拣选，看其是否给出“买入”、“持有”或“卖出”信号。

　　与Derwent Capital模型所依据的学术研究一样，这两位学者也发现Twitter情绪与股票价格之间存在关联。最引人注目的一个发现是：依据他们的Twitter买入信号的强度，如果投资者买入处于最顶端的3只股票、卖空处于底端的3只股票，半年时间便可获得高达15%的回报。不过，来自于微博的信号既过度集中也稍纵即逝，他们发现最佳的持股期限仅为1天，而如果交易的股票数量多于分别处于顶端和底端的6只股票的话，将降低回报率。

　　根据成千上万投资者对某一只股票的微博发言来编制情绪指标似乎是可行的。但这一研究与前一份研究一样，受到了多方的挑战。正如一些交易者所指出的，Twitter情绪指标(与一般的情绪读数一样)，不可能预测出给市场带来冲击的不可预料事件，而这些事件的发生频率是相当之高的。另外有研究者指出，许多普通词汇放到特定行业中意思并不一样。比如“Vice”(恶行)和“crude”(残忍)是负面词汇，但在金融词汇中，它们可能并不包含价值判断，比如“vice president”(副总裁)和“crude oil”(原油(100.24,-1.08,-1.07%))。
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# F1 O* v2 v, E8 `9 i0 t　　另外，从勤奋的、道德正确的投资来讲，也的确不存在任何捷径。Twitter对金融分析最重要的贡献也许会被证明是另一种不同的教训：对于严肃的专业投资者来讲，在作出投资决定的时候，没有什么可以替代合理的审慎、独立的专业判断和恰当的研究与调查。(诚之)