Vorig jaar raakte bekend dat wetenschappers van de Cornell University er in waren geslaagd om met algoritmes het sentiment van Twitterberichten in kaart te brengen en die te gebuiken om de begin- en slotkoersen van de Dow Jones Industrial Average-beursindex te voorspellen. Ze kwamen tot de conclusie dat de gemoedstoestand op Twitter een uitstekende indicator is van het beurssentiment.
Vagelis Hristidis, professor aan Bourns College of Engineering in Calfornië, heeft nu een ander model ontwikkeld om berichten op Twitter te analyseren. Zijn werk is niet gebaseerd op het sentiment maar op het volume, het aantal retweets en het netwerk waarin tweets worden gelinkt aan bepaalde gebruikers en onderwerpen. Daarnaast wordt gekeken naar de link tussen tweets en de algehele beurs. Hristidis verfijnt zijn onderzoek naar het niveau van individuele aandelen. Daardoor kan hij de financiële markten vrij accuraat voorspellen. Zijn voorspellingen waren tussen de 1,4% en bijna 11% nauwkeuriger dan andere methodes. Bovendien deed zijn model het tijdens een vier maanden durende testperiode ook beter dan het Dow Jones Industrial Average.
Toch blijft Hristides kritisch over het onderzoek. Zijn methode werkte in een periode dat de Dow Jones een dalende trend vertoonde. Het is niet zeker of het ook werkt, zodra de index zich herstelt. Daarnaast duurde het 30 dagen voordat zijn methode beter presteerde dan de Dow Jones. Het werkt dus niet op elke individuele dag beter.
Vagelis Hristidis, professor aan Bourns College of Engineering in Calfornië, heeft nu een ander model ontwikkeld om berichten op Twitter te analyseren. Zijn werk is niet gebaseerd op het sentiment maar op het volume, het aantal retweets en het netwerk waarin tweets worden gelinkt aan bepaalde gebruikers en onderwerpen. Daarnaast wordt gekeken naar de link tussen tweets en de algehele beurs. Hristidis verfijnt zijn onderzoek naar het niveau van individuele aandelen. Daardoor kan hij de financiële markten vrij accuraat voorspellen. Zijn voorspellingen waren tussen de 1,4% en bijna 11% nauwkeuriger dan andere methodes. Bovendien deed zijn model het tijdens een vier maanden durende testperiode ook beter dan het Dow Jones Industrial Average.
Toch blijft Hristides kritisch over het onderzoek. Zijn methode werkte in een periode dat de Dow Jones een dalende trend vertoonde. Het is niet zeker of het ook werkt, zodra de index zich herstelt. Daarnaast duurde het 30 dagen voordat zijn methode beter presteerde dan de Dow Jones. Het werkt dus niet op elke individuele dag beter.
Bron : Express.be
Geen opmerkingen:
Een reactie posten