Wisdom of crowds: the value of stock opinions transmitted through social media

Дата: 
08/12/13
Аномалии: 
Авторы: 
Hailiang Chen Prabuddha De Yu (Jeffrey) Hu Byoung-Hyoun Hwang
Аннотация: 
Social media has become a popular venue for individuals to share the results of their own analysis on financial securities. This paper investigates the extent to which investor opinions transmitted through social media predict future stock returns and earnings surprises. We conduct textual analysis of articles published on one of the most popular social-media platforms for investors in the United States. We also consider the readers’ perspective as inferred via commentaries written in response to these articles. We find that the views expressed in both articles and commentaries predict future stock returns and earnings surprises.
Описание: 

Исследовали предсказательную способность статей и комментариев в seeking alpha. Брали текст, пропускали через словарь Loughran and McDonald, определяли сентимент - загоняли в регрессию (зависимые переменные - доля негативных слов в статье, разница доли негативных слов в статье и комментариях и комплексный вектор который включает доходности в предыдущие дни, волатильности, изменения в рекомендациях и т.п.). Полученные результаты показывают, что если доля негативных слов в SA на 1% больше, доходность на 0.379% ниже. (t-stat=-0.203). Далее пропускали два дня и покупали-продавали по квантилям/квартилям - удержание 3 месяца. Результаты не очень, судя по графику 6-7% в год, шарп не указан.