社交媒体股市情绪地图

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社交媒体:股市情绪地图

作者：王阳

来源：《新财富》2012年第04期

社交媒体逐渐成为股市情绪地图。通过对社交媒体上文本的语义分析和数据挖掘来洞察股市情绪，进而将其作为投资参考成为泛舟股市的新武器。

2012年3月初，全球三大资讯提供商之一的汤森路透（Thomson Reuters）宣布扩展“用计算机抓取并处理信息”服务项目，此次升级的根本在于添加社交媒体作为新的信息来源。这是汤森路透社第一次对社交媒体进行分析，它也成为首家采取这种做法的主流财经数据提供商。 新升级的服务可以通过文本评估市场情绪，例如对一家特定公司的情绪是积极的还是消极的。数据被处理成方便阅读的分析观点，既可被用作计算机的自动的演算，也可直接为投资者提供参考。它的过人之处在于，能够根据上下文的语境来分析文本的暗示，进而洞察不同层面的意义，从公司、区域到国家，从商业层面到整个宏观经济。不过，Twitter数据并未在此次汤森路透的更新之列，因为他们觉得140个字的限制缺少了可供分析的语境。

而一年之前，在经历一波三折后，一只基于社交媒体的对冲基金Derwent Absolute Return Fund于2011年5月正式上线，基金规模为2500万英镑。尽管未有确切数据，但有消息称，该对冲基金在成立后不久实现了盈利，并领先于其他对冲基金的平均水平。2012年3月16日，Derwent发布消息称将于4月起允许个人投资者利用社交媒体情绪数据进行投资，交易账户的金额需在1万英镑以上。

社交媒体数据受到财经数据提供商的高度重视，而基于社交媒体的对冲基金的出现又增添了利用社交网络预测股市的现实意义，这一切都在提醒我们去认真审视并挖掘社交媒体这张股市情绪地图。

社交媒体描绘公众情绪路径

对市场情绪的分析早已不是新鲜话题。2002年，心理学家丹尼尔·卡纳曼（Daniel Kahneman）和经济学家弗农·史密斯（Vernon L. Smith）因对结合了心理学和经济分析的行为经济学的研究，分享了这一年的诺贝尔经济学奖，让这一细分学科在沉寂了几十年后真正走进了公众的视野。


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问卷调查法、新闻关键词挖掘法和交易数据法是常用的三种抓住市场情绪踪迹的方法，但在难以捉摸的情绪面前，也显得有些力不从心。问卷调查法周期长、反应慢、样本少，新闻往往反映的是专家的声音，并不直接来自投资者，交易数据的稳定性也一直遭到质疑。 而随着社交网络的登场，“自媒体”让每个人发出自己的声音，于是，一条洞察公众情绪的新路渐渐显现。通过对社交网络上文本的语义分析再加上数据挖掘，受公众情绪影响或决定的大选结果、奥斯卡得主等都能加以预测。在这当中，社交媒体对股市的预测功能最受到关注。对“非理性人”投资情绪的追踪更是成了研究股市的第三只眼。

Twitter风向标

时间退回2010年，美国印第安纳大学和英国曼彻斯特大学的三位学者合作发表了一篇题为《Twitter情绪预测股市》的论文，指出基于大量推文而分析出的公众情绪与道琼斯工业指数相关联，甚至具有预测性。他们选取2008年2月28日至12月19日的近1000万条推文作为样本，采用了两种情绪追踪工具将其分类。一种是开源工具OpinionFinder，能将推文二分为积极和消极情绪；另一种则是以临床医学使用的情绪状态量表（POMS）基础而新开发的情绪测试工具GPOMS，它能将公众的情绪分为冷静、警惕、确信、活力、友善和幸福这六个类别。

工具测量出的公众情绪与社会事件十分吻合。例如Twitter反映出的公众情绪在大选前一日开始紧张，大选过后又回归常态；感恩节当天，Twitter 洋溢着幸福的味道，过后又恢复正常。最神奇之处在于，研究者发现，将“冷静”情绪指数后移3天，竟然与道琼斯工业平均指数惊人一致，并且这种相似性在图表灰色部分里尤其显著，也就是说，Twitter反映出的情绪能在一定程度上预测3-4天后的股市变化（附图）。另外，研究者还测试了一个称为SOFNN的股市预测模型。当仅输入股市数据时，模型已经有73.3%的准确率；加入“冷静”的情感信息后，准确率更升至86.7%。

然而，Twitter的情绪指标在预测突发事件的能力明显缺失。2008年10月13日，美国联邦储备委员会突然启动一项银行纾困计划，令道琼斯指数反弹，而3天前的Twitter冷静指数竟然毫无征兆。《Twitter情绪预测股市》一文的作者也在论文的最后指出了研究的局限性，他们的研究并未考虑地理因素，说英语用Twitter的群体并不能代表全体投资者，同时，这项研究仅仅只是提供了Twitter情绪和股市变化之间的关系，并未点明其中的发生机制。 在他们之后，又有众多的研究者对Twitter等社交网络的预测价值进行了更为深入的求证。美国佩斯大学的博士生亚瑟·奥康纳所做的研究表明，星巴克、可口可乐和耐克三家公司在社交网站上的受欢迎程度可以预测它们在10天、30天后的股价变化。慕尼黑工业大学的两位学者的研究则更具有操作意义，分析提到标准普尔100指数成分股的推文，如果投资者买入


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最被看好的三只股票而卖掉最不看好的三只，那么半年的收益将达到15%。一家坐落于旧金山的社交媒体分析公司Topsy Labs声称，他们的一项关于推文的研究预测了Netflix的股价波动。

研究结果让人欣喜，质疑却从未停止。在专业的财务数据分析面前，利用情绪指数投资显得不够审慎和专业。美国圣母大学的研究者更是对情绪分析的基础发难，他们发现在语义分析中广泛使用的哈佛心理社会学词典中，近3/4被归为“负面”的词汇，在金融领域中并无情感判断。例如vice（邪恶）、tire（疲劳）、crude（粗鲁的），可能仅仅是vice-president（副总裁）、tire（轮胎）和crude oil（原油）。

主力还是助攻？

情绪跟股市之间的联系似乎得到了理论的论证，那么在“真刀实枪”的投资行为里，情绪指数是只能做提供分析参考的“助攻者”，还是可以直接指导投资的“主力军”？

作为Derwent Absolute Return Fund发行机构的创立人，保罗·郝汀（Paul Hawtin）曾在接受媒体采访时表示，在遇到《Twitter情绪预测股市》这篇论文之前，他们就已经在考虑设立一只以此为基础的对冲基金，与这篇论文的“英雄所见略同”让他们确认了自己的想法。今后，他们还会参考Facebook、LinkedIn等其他社交媒体的情绪，以求让数据更为准确。

保罗的基金成立不过一年，其业绩表现还有待时间检验。而在它前面，其实已经有过探路者。2008年9月，金融危机正当时。加州一家研究机构的常务董事、同时也是一位精神病学家的理查德·彼特森（Richard Peterson），就创立了一只利用社交网络上的情绪进行投资的对冲基金。创办第一年，该基金获得了超过40%的回报率，但是随后业绩逐步下滑，直到2010年倒闭。理查德认为失败的原因在于他们的算法出现了错误。现在，他们不再亲自动手，而是卖社交媒体数据给其他的对冲基金公司。

从直接操刀管理对冲基金到为其他公司提供数据，这仿佛是美国西部掘金者改行卖水故事的翻版。提供社交媒体数据似乎是更为“旱涝保收”的赚钱途径，美国已经有Gnip、Datasift等公司专门做这样的生意，中国也已经出现了“股市雷达”这样的软件，将社交网络上看涨看跌的比例呈献给投资者，让他们自己做决定。

社交网络上的情绪指数作用到底有多大，是否能直接作为指导投资的标尺，现在下结论为时尚早。不过，从现阶段来看，市场情绪依然难以捉摸，情绪指数依然是艺术性大于技术性，完全依照情绪指数投资的行为仍然颇具冒险精神，而把情绪指数作为参考指导投资，则不失为对洞察短期市场方向的有益补充。

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