211service.com
Twitter Mood predice el mercado de valores
No hay escasez de personas que dicen saber cómo predecir si el mercado de valores subirá o bajará en un día en particular. Pero hay pocos, si es que hay alguno, que pueda hacerlo mejor que tirar una moneda al aire.
Para muchos economistas, eso es fácil de explicar. La teoría económica convencional sostiene que el movimiento de los precios en un mercado perfecto debería seguir un camino aleatorio y debería ser imposible de predecir con una precisión superior al 50 por ciento.
Sin embargo, hay una mosca en este ungüento económico. Numerosos estudios muestran que los precios del mercado de valores no son aleatorios y esto implica que deben ser predecibles. La pregunta es cómo hacerlo de forma coherente.
Hoy, Johan Bollen de la Universidad de Indiana y un par de amigos dicen que han encontrado ese predictor enterrado en la corriente aparentemente inconsciente de palabras que emana del Twitterverse.
Desde hace algún tiempo, los investigadores han intentado extraer información útil de esta manguera de incendios. Una idea es que la corriente de pensamiento es representativa del estado mental de la humanidad en cualquier instante. Varios grupos han ideado algoritmos para analizar este flujo de datos con la esperanza de utilizarlo para tomar la temperatura de varios estados humanos.
Un algoritmo, llamado Google-Profile of Mood States (GPOMS), registra el nivel de seis estados: felicidad, bondad, alerta, seguridad, vitalidad y tranquilidad.
La pregunta que hacen Bollen y compañía es si alguno de estos estados se correlaciona con los precios del mercado de valores. Después de todo, dicen, no es completamente creíble que el aumento y la caída de los precios del mercado de valores estén influenciados por el estado de ánimo del público.
Entonces, estos chicos tomaron 9.7 millones de tweets publicados por 2.7 millones de tweeters entre marzo y diciembre de 2008 y buscaron correlaciones entre los índices GPOMS y si el Promedio Industrial Dow Jones subió o bajó cada día.
Su extraordinaria conclusión es que realmente existe una correlación entre el Promedio Industrial Dow Jones y uno de los índices GPOMS: la calma.
De hecho, el índice de calma parece ser un buen predictor de si el Promedio Industrial Dow Jones sube o baja entre 2 y 6 días después. Encontramos una precisión del 87,6% en la predicción de los cambios diarios al alza y a la baja en los valores de cierre del promedio industrial Dow Jones, dicen Bollen y compañía.
Ese es un resultado increíble, que el estado de ánimo de Twitter puede predecir el mercado de valores, pero las cifras parecen apuntar en esa dirección.
¿Es realmente posible que el índice de calma esté correlacionado con el mercado de valores? Quizás. En abril, analizamos algunos trabajos que mostraban cómo los tweets sobre películas se pueden usar para predecir las recaudaciones de taquilla.
Pero hay al menos dos buenas razones para sospechar que este resultado puede no ser todo lo que parece. La primera es la falta de un mecanismo plausible: ¿cómo podría el estado de ánimo de Twitter medido por el índice de calma afectar realmente al Promedio Industrial Dow Jones hasta seis días después? Nadie lo sabe.
La segunda es que los feeds de Twitter que utilizaron Bollen y compañía no eran solo de EE. UU. Sino de todo el mundo. Aunque probablemente sea razonable suponer que una buena proporción de estos tweeters tenían su sede en los EE. UU. En 2008, no hay forma de saber en qué proporción. Según este cálculo, los tweeters en Tombuctú de alguna manera ayudan a predecir el Promedio Industrial Dow Jones.
De cualquier manera, este trabajo seguramente atraerá interés. Y tomado al pie de la letra, podría tener una gran influencia. Si la calma tiene un valor predictivo real del mercado de valores, veremos una explosión de interés en los análisis financieros de Twitter. Y Bollen y compañía pronto deberían convertirse en personas extremadamente ricas.
Ref: arxiv.org/abs/1010.3003 : Twitter Mood predice el mercado de valores