Twitter情感分析：如何在股市中规避风险
摘要：采矿社交网络的交易公司和对冲基金的兴趣引发了智能系统在利用公众舆论驱动投资决策方面的新途径。高频交易中，投资者追踪微博论坛上的热门话题，将公众行为作为重要特征来进行短期投资决策。我们研究了推文文献（如乐观、成交量、一致性等）与金融市场工具（如波动率、交易量和股价）之间的复杂关系。我们分析了2010年6月至2011年7月期间关于道琼斯指数、纳斯达克100指数和其他11只大市值科技股票的400多万条推文的情感。我们的结果显示，股价和推文情感之间存在高度相关性（收益率达到0.88）。此外，通过格兰杰因果分析，我们验证了股价和指数在短期内受到Twitter讨论的极大影响。最后，我们实施了专家模型挖掘系统（EMMS），证明我们预测的收益与道琼斯工业平均指数(DJIA)的R平方值高达0.952，最大绝对百分比误差（MaxAPE）仅为1.76\%。我们引入了一种新颖的方法，利用从公众情绪中获得的市场监测要素，在典型市场条件下通过限制风险状态（大幅改善对冲赌注）来持有投资组合。
作者：Tushar Rao and Saket Srivastava
论文ID：1212.1107
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2012-12-06