Статистика пошукових запитів дозволяє пророкувати динаміку фондового ринку

Новое дослідження безнес-школи при Канзаському університеті, продемонструвало, що за статистикою запитів скорочених назв (токарів) цінних паперів, наприклад, "XOM" для Exxon Mobil, можна передбачити торгові обсяги і прибутковість акцій в перебігу наступного тижня. Крім цього вчені з'ясували, що більш волатильні акції більш чутливі до статистики онлайн-запитів, ніж їх менш волатильні побратими.

Результати дослідження будуть опубліковані в журналі International Journal of Forecasting.

"У різних дисциплінах з'являється все більше свідчень того, що на основі статистики пошукових запитів можна прогнозувати розвиток подій", - Сказав дослідник Кіссан Джозеф. "Ми продемонстрували, що дані пошукових систем, які можна легко отримати за допомогою Google Insights, наприклад, є надійним засобом прогнозування прибутковості акцій і обсяг торгів, особливо по відношенню до волатильним акціям, чию реальну цінність важко оцінити ".

Как пояснив Джозеф, люди, які шукають онлайн-інформацію про тікер, зазвичай менш освічені та є індивідуальними інвесторами, які менш інформовані про ситуацію на ринку. Отже, статистика пошукових запитів тікерів служить надійним засобом для оцінки "настрої інвесторів".

Ісследователей вразив той факт, що більш волатильні (схильні до зміни своєї ціни) акції більш чутливі до інтенсивності запитів, в порівнянні з більш стабільнимі.

"На даний момент, витрати на створення інвестиційного портфеля та його щотижневий перегляд, перевищують вигоди", - сказав він. "Але з наукової точки зору, пошукові дані Google дозволяють передбачати майбутні ціни і об'єм. Саме по собі, це не дозволить вам розбагатіти. Але якщо у вас вже є десять причин купити акції, то це цілком може стати 11 причиною ".

Орігінал (на англ. Мовою): Physorg

• Новая работа создает дорожную карту для следующего поколения биоэлектронной медицины
• Средневековая нанотехнологичная кольчуга
• Исследование показывает, что телетерапия не улучшила доступ к психиатрической помощи
• Eni будет искать энергоресурсы с помощью суперкомпьютера нового поколения
• Искусственный интеллект: новая реальность трудового рынка
• 3D-печатная грибная топливная ячейка предлагает биоразлагаемое решение для получения энергии
• Колебания доменных стенок в 2D материалах раскрывают новый механизм сверхпроводимости
• IBM ускоряет обучение ИИ на скорости света при минимальном энергопотреблении