Вчені навчилися передбачати поведінку фондової біржі за повідомленнями в твіттері

Коллектівное настрій, який можна дізнатися, проаналізувавши мільйони твітів, дозволяє передбачати підйом і зниження промислового індексу Доу-Джонса на тиждень вперед, з точністю до 90 відсотків, як повідомляють вчені з Індіанського універсітета.
Проаналізіровав 9.8 мільйонів твітів (повідомлень на twitter.com) від 2. 7 мільйонів користувачів за період в 10 місяців 2008 року, дослідники виявили зв'язок, між промисловим індексом Доу-Джонса і повідомленнями в твіттері.
С допомогою двох приладів, для аналізу текстової інформації, зібраної з Твіттера, доцент Джонай Боллен і претендент на ступінь кандидата наук Хейна Мао, змогли заміряти зміни суспільного настрою і порівняли отримані результати з положенням на фондовому ринку.
Одін з інструментів, під назвою OpinionFinder, аналізував твіти на предмет позитивних чи негативних змін у суспільних настроях в перебігу дня. Другий, який отримав ім'я Google-Profile of Mood States (GPOMS), вимірював настрій твітів по шести параметрах: спокій, тривожність, впевненість, енергійність, вид і щастя. У підсумку, учені отримали дані про динаміку зміни настрою суспільства і зіставили їх з даними індексу Доу-Джонса.
Учение порівняли два набори даних - індекс Доу-Джонса і суспільний настрій. За допомогою самоорганізується мережевої моделі, вони перевірили гіпотезу про можливість передбачення поведінки фондової біржі на основі вимірювання настроїв панують у суспільстві.
"Ми не прагнули створити ідеальну систему для передбачення індексу Доу-Джонса, але скоріше спробували оцінити те, наскільки точно передбачення, зроблені на основі публічної думки, співпадуть з реальністю ", - сказав Боллен." Ми виявили, що вони збігаються в 87. 6 відсотках випадків, саме з такою регулярністю, нам вдавалося передбачати поведінку промислового індексу Доу-Джонса ".
Іспользуя модель для прогнозування під назвою Self-Organizing Fuzzy Neural Network, подібну до тієї, яка використовується для визначення потреби в електроенергії, вчені продемонстрували, що традиційні моделі для передбачення індексу Доу-Джонса, значно поступаються новій системі за частиною акуратності прогнозів.
Шанси на те, що передбачення, що опинилися вірними в 87.6 відсотках випадках протягом 20 днів були простою випадковістю, складають 3.4 відсотка.
Орігінал (на англ. Мовою): Physorg
Еще из категории технологии:
- Пластиковый лед
- Исследования показывают, что захват углерода дороже, чем переход на возобновляемые источники энергии
- Саудовской Аравии продолжает расти, страна ставит большие ставки на искусственный интеллект
- Новинка — наушники с обворачивающим дизайном для качественного звучания
- Если какой-либо ИИ станет «несоответствующим», система скроет это настолько долго, чтобы нанести вред — управление им — это заблуждение
- Модульный дизайн робота использует привязанные прыжки для исследования планет
- Воздушный робот может безопасно ориентироваться в незнакомых условиях на высоких скоростях
- Закрученный свет: лампа Эдисона снова обрела смысл
Последние комментарии
Рассылка топовых новостей
Читательский топ
- Западные пограничные течения и их влияние на климат
- Жажда как индикатор обезвоживания: насколько она точна?
- Двухразовая инъекция снижает риск ВИЧ на 96%
- Эволюция контрацептивов: от древних методов до современных технологий
- Учёные объяснили рост тяжёлых инфекций, вызываемых Streptococcus
- Захороненные формы рельефа раскрывают древнее ледниковое прошлое Северного моря
- Учёные готовятся к амбициозному исследованию тёмной материи и энергии
Комментариев нет. Будьте первым!