伊拉斯姆斯大学鹿特丹管理学院的Ting Li和Jan van Dalen剖析了超越一百万条触及规范普尔100指数上市股票的推特，并就此开发了一种算法，用来扫描股票推特，预测股价变化。

详细来说，这种算法察看的时推特的心情，并提取出嵌入其中的不同的“买入”、“持有”和“卖出”信号，然后将其与将来几天股票的实践价钱动摇停止比拟。

看涨如“买”的股票阅历了均匀更高的异常收益。同时，有影响力的Twitter用户的相关性更强，这些用户常常被转推，而且常常被提及 - 而某个特定股票的推特数量可以预测买卖量，动摇性和股票的后续报答。

为了研讨该算法能否可以作为盈利买卖战略的根底，研讨人员应用研讨中的信息停止了一个为期21周的模仿，发现即便思索了买卖本钱，模仿收益率也超越了市场均匀程度。

研讨组成员表示，这种算法可以被机构 投资 者或家庭日间买卖者运用，由于他们的研讨证明Twitter不只仅是一种 社交 乐音 ，人们异样可以从中提取有用信息，协助本人做出更好的投资决议。

Ting Li和Jan van Dalen远不是第一个将Twitter和股价挂钩的研讨人员。早在2010年，研讨人员就发现，经过运用两种心情跟踪工具剖析每日Twitter Feed的内容，道琼斯工业均匀指数开盘价日内涨跌的预测精确率为87.6％。该算法后来被用于一个2500万英镑对冲基金，虽然实验表现波动，但实验随后却被迅速封闭。

【来源： 未央网 】