Abstrato

Dados não estruturados e de alta frequência em finanças: um estudo exploratório do Twitter

William Sanger, Thierry Warin

Objectivo: Neste artigo, investigamos a questão para saber se a informação divulgada pelo Twitter pode ser útil para desenhar estratégias de investimento nos mercados financeiros.

Métodos: Comparámos a influência de dois tipos de mensagens enviadas no Twitter sobre dois tipos de rendibilidades relativas a empresas cotadas no S&P500. Utilizámos modelos de base logística para avaliar a probabilidade de termos determinados tipos de retorno com base em mensagens publicadas no Twitter.

Resultados: Os tweets financeiros estão positivamente correlacionados com retornos intradiários e overnight mais elevados (retornos de 1 a 5%) e negativamente correlacionados com retornos mais baixos (retornos de 0 a 1%). Os tweets não financeiros não estão significativamente relacionados com estes retornos.

Conclusão: Do ??ponto de vista prático, as estratégias de investimento podem ser concebidas seguindo estas conclusões para otimizar algumas oportunidades de ganho, dependendo do dia do investimento, da indústria visada e da atividade ao vivo no Twitter.

Isenção de responsabilidade: Este resumo foi traduzido usando ferramentas de inteligência artificial e ainda não foi revisado ou verificado

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