北京時間3月23日早間消息，美國加州大學(xué)河濱分校的一項(xiàng)研究顯示，通過對Twitter消息進(jìn)行分析能夠預(yù)測不同股票的漲跌。
由加州大學(xué)河濱分校教授瓦格里斯·赫里斯提迪斯(Vagelis Hristidis)領(lǐng)銜的一個計算機(jī)工程師和科研人員團(tuán)隊(duì)試圖找到每天3.4億條Twitter消息與消息中提到的股票漲跌之間的關(guān)系。研究結(jié)果顯示，一旦一家公司被更多Twitter用戶談?wù)摚敲雌涔蓛r表現(xiàn)將強(qiáng)于平均水平。如果只有很少用戶討論，那么該股票表現(xiàn)將弱于大盤。
在建立模型之后，赫里斯提迪斯的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了測試。在4個月的測試中，通過這一方式選擇的股票平均下跌2.2%，低于道瓊斯指數(shù)同期4.2%的跌幅。其他一些選股算法的表現(xiàn)也不及通過Twitter進(jìn)行選股。
赫里斯提迪斯對于這一發(fā)現(xiàn)也表示不解。他表示：“坦白地說，我不確定為何存在這種關(guān)聯(lián)關(guān)系�！备鶕�(jù)通常的看法，導(dǎo)致股價下跌的壞消息會吸引投資者更多關(guān)注，而好消息通常不會受到太多關(guān)注。
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本文標(biāo)題：Twitter或可預(yù)測股票漲跌：討論越多走勢越好
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