将 Twitter 事件与股市震荡相关联
社会与信息网络
2017-09-20 v1
摘要
预测投资者对金融和政治新闻的反应对于早期发现股市震荡至关重要。近期几项研究的证据表明，在线社交媒体可以提高对股市走势的预测能力。然而，利用此类信息来预测股市的强烈波动尚未得到探索。在这项工作中，我们提出了一种新的 Twitter 事件检测方法，专门用于检测影响特定股市的金融和政治事件。所提出的方法在与金融或政治相关的推文流上应用突发主题检测方法，随后进行分类过程，过滤掉不影响所考察股市的事件。我们仅使用有关股市波动的信息来训练分类器识别真实事件，而无需人工标注。我们将 Twitter 事件建模为特征向量，包含丰富的信息，例如推文的地理分布、其极性、关于作者的信息以及与事件相关的突发词汇信息。我们表明，像大多数先前的研究那样仅利用推文极性信息会导致重要信息的浪费。我们将所提出的方法应用于来自希腊和西班牙股市的高频日内数据，并表明我们的金融事件检测器成功预测了大部分股市震荡。
引用
@article{arxiv.1709.06519,
title = {Linking Twitter Events With Stock Market Jitters},
author = {Fani Tsapeli and Nikolaos Bezirgiannidis and Peter Tino and Mirco Musolesi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06519},
year = {2017}
}