พฤติกรรมการอ่านออนไลน์ทำนายการเคลื่อนไหวของหุ้น

พฤติกรรมการอ่านออนไลน์ทำนายการเคลื่อนไหวของหุ้น

รูปแบบการท่องเว็บในขณะที่ผู้คนอ่านข่าวการเงินสามารถใช้ในการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของหุ้นได้อย่างแม่นยำตั้งแต่ไม่กี่นาทีถึงสองชั่วโมงล่วงหน้า การศึกษาใหม่แนะนำ ด้วยการพัฒนาเพิ่มเติม เทคนิคนี้อาจเป็นประโยชน์ต่อหน่วยงานด้านการเงินในขณะที่พวกเขาติดตามตลาดและพยายามที่จะปัดเป่าวิกฤตการณ์ที่เกิดขึ้นใหม่ทีมนักฟิสิกส์ที่นำโดย Gabriele Ranco จากสถาบัน IMT Institute for Advanced Studies ในเมืองลุกกา ประเทศอิตาลี สงสัยว่าการคาดการณ์หุ้นที่ดีขึ้นอาจเกิดขึ้นได้จาก

การดูมากกว่าความรู้สึกเชิงบวกหรือเชิงลบที่แสดงในบทความเกี่ยว

กับบริษัทหนึ่งๆ ตัวบ่งชี้ที่สำคัญอีกประการหนึ่งอาจเป็นจำนวนคนที่คลิกลิงก์ไปยังบทความเหล่านั้นจริง ๆ สัญญาณของอิทธิพลทางสังคมของบทความ และจำนวนผู้อ่านที่ให้ความสนใจ

ทีมงานใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาเป็นระยะเวลาหนึ่งปีในปี 2555 และ 2556 จาก Yahoo! Finance พอร์ทัลออนไลน์สำหรับข่าวสารและข้อมูลทางการเงิน เมื่อพิจารณาจากบริษัทในสหรัฐอเมริกา 100 แห่งที่มีการกล่าวถึงบ่อยที่สุดในบทความข่าว นักวิจัยได้คำนวณระดับความเชื่อมั่นสำหรับแต่ละบทความ จากนั้นพวกเขาจึงชั่งน้ำหนักการวัดนั้นเพื่อสะท้อนพฤติกรรมของผู้อ่าน: บทความจะนับว่ามากขึ้นหากมีผู้อ่านคลิกที่ลิงก์ไปยังพวกเขามากขึ้น

ผลลัพธ์ที่ได้คือสัญญาณในแต่ละบริษัทที่แสดงให้เห็นว่าความเชื่อมั่นและความสนใจมีความผันผวนในระหว่างวันอย่างไรและรุนแรงเพียงใด จากนั้นนักวิจัยได้เปรียบเทียบสัญญาณเหล่านี้กับความผันผวนของราคา ปริมาณ และความผันผวนของราคาในตลาดจริงสำหรับหุ้น 100 ตัวที่แตกต่างกัน สัญญาณดังกล่าวทำให้ความสามารถในการคาดการณ์ที่ดีขึ้นอย่างมากสำหรับการเคลื่อนไหวของหุ้นแม้กระทั่งการ

เคลื่อนไหวเพียงไม่กี่นาทีต่อมา นักวิจัยสรุปวันที่ 25 มกราคมในPLOS ONE

Rosario Mantegna ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินคณิตศาสตร์ที่มหาวิทยาลัย Palermo ในอิตาลี ชี้ให้เห็นว่าวิธีนี้สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์สำหรับหน่วยงานด้านการเงินที่กังวลเกี่ยวกับเหตุการณ์ทางการเงินที่อาจเกิดการระเบิดได้ เช่น ธนาคารที่เกิดจากความกลัวของนักลงทุน “การตรวจสอบด้วยวิธีนี้สามารถให้ตัวบ่งชี้ที่เป็นประโยชน์ได้” เขากล่าว

สิ่งสำคัญของงานใหม่นี้คือความสามารถในการตรวจสอบกิจกรรมบนเว็บในช่วงเวลาสั้น ๆ เพียงหนึ่งนาที Guido Caldarelli ผู้ร่วมวิจัยด้านการศึกษากล่าว นักฟิสิกส์จาก IMT Institute for Advanced Studies กล่าว โดยหลักการแล้ว เขากล่าวว่าการวิเคราะห์ประเภทนี้สามารถดำเนินการได้แบบเรียลไทม์ หากหน่วยงานด้านการเงินสามารถเข้าถึงข้อมูลได้

โดยทั่วไปแล้ว Caldarelli กล่าวว่าการศึกษาแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ “ข้อมูลขนาดใหญ่” ในการจัดหาวิธีการใหม่ในการตรวจจับรูปแบบความเชื่อทางสังคมในวงกว้างซึ่งเป็นงานที่มีปัญหาในด้านต่างๆตั้งแต่ด้านสาธารณสุขไปจนถึงการเลือกตั้งทางการเมือง “แบบสอบถามช้าและผู้คนมักไม่แสดงความคิดเห็นที่แท้จริง” เขากล่าว “ข้อดีของข้อมูลเว็บคือผู้คนมักจะจริงใจมากขึ้นเมื่อพวกเขากำลังท่องเว็บ”

credit : johnnybeam.com karenmartinezforassembly.org kenyanetwork.org kilelefoundationkenya.org kiyatyunisaptoko.com