트위터와 주식 거래 : 진정한 전략? 트위터, Inc. (TWTR
TWTRTwitter Inc 19.90 + 0. 96 % Highstock 4. 2. 6 로 만든)는 웹 사이트 및 모바일 플랫폼으로, 또는 "짹짹"은 새로운 소셜 미디어 자원 중 하나를 나타냅니다. 개인이 주식 및 시장 거래 전략을 개발하기 위해 개인을 사용하기 시작한 것은 시간 문제였습니다.
tweet 활동의 척도는 총 트윗 볼륨, 특정 회사 또는 주제에 대한 해시 태그, 트위터의 개별 주식을 나타내는 달러 기호 및 티커 기호를 사용하는 것입니다. 회사 제품 또는 재무 상태에 대한 일반적인 언급도 고려되었습니다. 사용자가 자신의 추종자에게 원래 트윗을 트윗하는 리트 윗 활동도 보았습니다.
연구의 기본 전제는 위 항목들과 주가 성과 사이의 상관 관계를 찾는 것이다. 결론은 짹짹 활동과 주가 성능에 대한 예측 가치가 있다는 것입니다. 특히 저자는 부채 수준이 낮은 기업, 높은 베타를 보유한 주식 또는 낮은 유동성을 지닌 회사에 대한 트위터 행동과 주가 성과의 상관 관계가 더 뚜렷하다는 것을 발견했습니다. 일반적으로 재무 성과가 크게 변동하는 기업은 트위터와 거래량의 상관 관계가 높았으며 변동성에 대한 거래 기회를 나타내는 것처럼 보였고 주식에 투자하거나 주가.헤지 펀드 트위터 전략
최근 블룸버그의 한 기사는 헤지 펀드가 트위터에서 수집 한 정보를 기반으로 한 거래 전략을 점차적으로 구현하고 있다고 설명했다. 하나의 펀드는 Facebook, Inc. (FB
FBFacebook Inc178,920,00 %Highstock 4. 2. 6
로 만든)와 같은 관련 플랫폼뿐만 아니라 Twitter의 소셜 미디어 피드를 사용하고, 투자 심리와 긍정적 또는 부정적 주식 시장 정서에서 이익을 얻으려고 노력합니다. 알고리즘을 사용하는 것은 정서를 추적하고 뉴스 흐름에 따라 거래 전략을 수립하기 위해 개발 된 일련의 규칙이기 때문에 놀라운 일은 아닙니다. 필터는 실제 거래 가능성이없는 소음과 달리 데이터를 분석하고 의미있는 추세를 찾는 방법으로 언급되었습니다.트위터에 매일 약 4 억 개의 트윗이 만들어 지는데, 이는 더 기본적인 구성 요소로 정보를 분석해야한다는 의미입니다. 하나의 전략은 회사의 5 가지 중요한 트윗을 제외하고 모든 것을 제거하는 방법을 자세히 설명했습니다. 또 다른 하나는 시장을 움직일 잠재력이있는 트윗이나 개인 주식에 대한 자세한 사냥입니다. 이 정보가 사실인지 여부는 그 요점과 관련이 있습니다. 하나의 잘못 트윗이 백악관에서 유래 된 것으로 추정되며 백악관에서의 폭발을 잘못 설명했다. 그럼에도 불구하고 시장은 단명 밖에 없었음에도 불구하고 뉴스에서 크게 하락했다. 기계의 부상 학자 및 헤지 펀드의 의견은 Twitter 기반 거래 전략에서 잠재력을 제시합니다. 개인 투자자에게는 다행히도 거래 기회를 얻기 위해 트위터를 사용해보고 시도 할 수있는 데이터 마이닝 리소스가 있습니다. 그러한 공급자 중 하나가 Dataminr입니다. 또한 영국의 데이터 및 분석 회사 인 Knowsis는 소셜 미디어 활동이 시장과 개인 주가를 움직일 수 있다는 생각에 세워졌습니다. 그들은 비 전통적인 온라인 소스의 가치를 자본 시장에 대해 수량화되고 실질적인 결과물로 추출하는 "웹 인텔리전스 회사"라고 부릅니다.
대중의 정서는 항상 자산 가격의 중요한 단기 운전자이자 소셜 미디어입니다 탄광의 카나리아 (또는 긍정적 인 뉴스 흐름)가 될 수 있으므로 개인 투자자는 대형 기관 및 헤지 펀드만큼이나 쉽게 포착 할 수 있습니다. 일종의 의미에서, 소셜 미디어는 다양한 크기의 투자자들에게 경쟁의 장을 맞추어 줄 수 있습니다. 심지어 증권 거래소도 트위터 데이터를 분석하기 시작하여 트윗의 주가 볼륨에 예측 가치가 있는지 여부를 판단하기 시작했습니다. 이렇게하면 거래량 급증에 대비하거나 거래량 차단기를 가동 할 수있는 변동성에 대비할 수 있습니다. 결론
인터넷 및 디지털 정보는 분석을 위해 익숙해졌으며 주식 거래 전략으로 수익을 내기 위해 데이터를 사용하려는 시도가있었습니다. 소셜 미디어는 가장 최근의 전자 데이터 화신을 나타냅니다. 초기 단계이기 때문에 데이터를 판매하려는 데이터 광부 나 돈을 벌고 싶은 개인이나 기관에서 비효율적 인 방법을 사용하는 것이 잠재적 가능성이 가장 큽니다.
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