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USA
03/26/2012

Twitter-Algorithmus sagt Börsenkurs voraus

US-amerikanische Forscher an der University of California haben einen Algorithmus entwickelt, der den Börsenkurs einzelner Aktien voraussagen kann. Die Twitter-Methode benötigt allerdings knapp 30 Tage um wirklich effizient zu arbeiten.

An der University of California, Riverside haben Forscher einen Algorithmus entwickelt, der auf der Basis von Twitterdaten den Wert einer Aktie voraussagen kann. Im Vergleich zu anderen Algorithmen erreichten die Forscher bis zu 11 Prozent bessere Ergebnisse. "Die Ergebnisse könnten in Zukunft Investoren stark beeinflussen. Sehr viele dieser Investoren suchen bereits seit einiger Zeit nach einer Möglichkeit, Social Media-Daten auszuwerten und zur Profitsteigerung zu nutzen.", meint Vagelis Hristidis, Schöpfer des Algorithmus.

Einflussfaktor Twitter
Im Rahmen der Studie wurde zunächst erforscht, wie Twitter den Preis einer Aktie und dessen an der Börse gehandeltes Volumen beeinflusst. Dazu sammelten sie im ersten Halbjahr 2010 zunächst die täglichen Endpreise von 150 zufällig gewählten Firmen, die im S&P 500 Index gelistet waren. Anschließend entwickelten die Forscher Filteralgorithmen, die nur Tweets sammeln sollten, die die Firma selbst betreffen. So sollten beispielsweise auf der Suche nach Apple die Frucht ausgeschlossen und nur Ergebnisse zum IT-Konzern aus Kalifornien gesammelt werden.

Tweets beeinflussen gehandeltes Volumen
Die Forscher erwarteten sich eigentlich einen direkten Zusammenhang zwischen der Anzahl der Tweets und dem gehandelten Volumen, doch stattdessen erwies sich die Zahl sogenannter "verbundener Komponenten" als deutlich wichtiger. So bezeichnete das Team um Hristidis Begriffe, die sich in weiterer Folge mit dem Unternehmen beschäftigen und dabei über ein eigenes Netzwerk miteinander verbunden sind. Am Beispiel von Apple wären das etwa Produktvorstellungen oder die Präsentation von aktuellen Geschäftszahlen. Je höher die Zahl dieser verbundenen Komponenten, umso größer war das gehandelte Volumen.

Doch auch zwischen dem Preis der Aktie und der Anzahl der verbundenen Komponenten ließ sich ein leichter Zusammenhang entdecken. Auf Basis dieser Entdeckungen entwickelten die Forscher anschließend ein Modell, das möglichst effizient Aktien kaufen und verkaufen sollte und verglichen es mit Hilfe der vorhandenen Daten mit anderen Investitionsstrategien. Dazu wurde der Zeitraum zwischen dem 1. März 2010 und 30. Juni 2010 genommen, in dem der Dow Jones Index knapp 4,2 Prozentpunkte fiel.

Nur 2,4 Prozent Verlust
Die erste Variante basierte auf der Annahme, dass der zukünftige Preis eine Funktion der letzten drei Vortage sei. Hier hatte man Verluste zwischen 8,9 und 13,1 Prozent. Bei der "Zufalls"-Variante, in der jeden Tag nach Zufallsprinzip neue Aktien gekauft und verkauft wurden, erreichte man 5,5 Prozent Verlust. Die "sichere" Variante setzte auf eine Kombination von möglichst großen, etablierten Unternehmen, die über den gesamten Untersuchungszeitraum behalten wurden. Doch auch hier blieb man mit 3,8 Prozent nur knapp unter dem Dow Jones-Durchschnitt. Das Twitter-Modell schnitt am Besten ab und kam nur auf 2,4 Prozent Verlust. Trotz des positiven Ergebnisse relativiert Hristidis bereits jetzt die Studie. Denn die Ergebnisse seien aus einem Zeitraum, in dem der Dow Jones fiel und daher könne der Erfolg des Modells nicht auch bei einem steigenden Aktienindex gewährleistet werden. Außerdem ist der Algorithmus offenbar nichts für Daytrader, denn das Twitter-Modell benötigte knapp 30 Tage um den Dow Jones-Durchschnitt zu überflügeln.

86,7 Prozent Genauigkeit
Die Ergebnisse der Forschungsgruppe, an der auch drei Mitarbeiter der Forschungsabteilung von Yahoo beteiligt waren, wurden bereits im Februar auf der fünten ACM International Conference on Web Search & Data Mining in Seattle präsentiert. Bereits zuvor beschäftigten sich einige Studien mit dem Zusammenhang zwischen Twitter und dem Aktienmarkt. Dabei wurde beispielsweise vor knapp zwei Jahren entdeckt, dass Twitter die Entwicklung des Dow Jones drei Tage zuvor mit einer Genauigkeit von 86,7 Prozent voraussagen kann. Doch die bisherigen Forschungen beschränkten sich auf komplette Aktienmärkte, nicht einzelne Aktien.

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