歐洲央行關於 Twitter 和 Google 的關鍵字流行度和股市的關係的論文中的推論是否有道理？

01-09

最後發現 Twitter 中的關鍵詞和股市的關係比較大。
&> Twitter bullishness has a statistically and economically significant predictive value in respect of share prices in the United States, the United Kingdom and Canada,
https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpsps/ecbsp9.en.pdf?177000b829d4450b007f3d3a612cab18

不知道有沒有做過這類研究的人，只通過 bullish 關鍵詞來判斷，這樣的分析過程靠譜嗎？其他方面有沒有什麼問題呢？

粗略看了下鏈接裡面的文章,文章將twitter和google search 都作為了sentiment的proxy，我覺得可能其他的解釋更加合理。twitter數據和google search的數據有以下這些根本的區別：

1. 用戶發布twitter 是一種信息供給(information supply)的行為，而google search 表現的是用戶對信息的需求（information demand).

2. 基於twitter數據可以看做情緒（sentiment）的proxy，而基於google search數據可能更適合當做關注程度（attention）的proxy。investor sentiment和attention都有相應的理論基礎。

展開來講，在social media，textual analysis和股市預測交叉領域，我覺得還有以下幾篇文章值得推薦：

1. Twitter mood predicts the stock market

雖然這篇文章太過engineer，測試樣本選取的時間也太過特殊，我的一些看法見：大數據技術在金融行業有哪些應用前景？ - bh lin 的回答。但是最為這個領域先驅的文章，不應該繞過。

2. Wisdom of Crowds: The Value of Stock Opinions Transmitted Through Social Media

這篇發表在review of financial studies上面的文章用了seekingalpha的數據。

可以的，而且這已經不是新的方法了。我記得0幾年時就有幾個韓國人通過抓取並分析yahoo finance的評論來研究股票市場了。通過抓取twitter內容分析的文章更多。

編程上已經沒什麼難度了，Python有現成的包。

一般的文章都是把信息分為3類，bullish，bearish and neutral or correction，這也沒啥說的。在國內市場用的話，我覺得殭屍粉的發言是個問題，不過可以加行命令屏蔽掉就好了。

隨便搜了一下就有很多文章，我沒篩選金融相關的，題主自己搜搜試試，加油。