到底社交媒体曲线与股市曲线有没有、有多少相关度?

这是我们系统的关于 HTC 的中文媒体热议度（mentions）和褒贬度（net sentiment）的过去一年的曲线。

这是纯粹的社媒热议度（mentions）曲线。

 

这张图似乎更清晰一些：下面的曲线是热议度，上面的曲线是褒贬度（社媒舆情）。

路透社的HTC过去一年股市曲线图

雅虎的HTC过去一年股市曲线图

 

热议度与股市表现曲线图的对比（谢谢老友帮助制图）

褒贬度与股市表现曲线图的对比（谢谢老友帮助制图）

 

daily data 太稀疏和起伏，可上述 weekly data 似乎又间隔太长（颗粒度太粗）了，不好做吻合度滞后性的观察。也许最好是每隔三四天的数据来做，既让曲线 smooth，也不失时间的精度。以后做吧。

 

似乎 媒体褒贬度（net sentiment）的曲线比较热议度（mentions）的曲线与股市曲线吻合度更好？这也是合理的。

 

从这个例子看，似乎net sentiment略领先于market.
如果过去的历史有相关度，那么因为我们可以实时监测，对未来的走向的预示也就有搞头。历史是未来之母。

真要做股市预测，应该多做实验比较，精心挑选资料来源，排除来自不可靠资料源（包括更新不及时）的干扰或副作用，也许才更可靠一些？

 

对于英文社媒，除了 Twitter 和 Facebook 的实时（real time）性可以指靠，其他论坛应该只选专门议论股票的 BBS 吧？

当然，影响股市的有其他不可测因素，但社媒应该是很重要的一个指标，它反映的是股民的情绪和市场的冷暖。

好玩，好玩。

信息会影响股市的走向 。波士顿大学的一个研究团队分析了从2004年到2011年道琼斯指数走势跟谷歌趋势的相关性，每次股市剧烈的变化伴随而来的都是搜索量急剧的增加。

利用这个策略，他们设计了一个基于谷歌搜索引擎的交易策略，这个策略使用的一个关键词就是“负债”。这个交易策略很简单，当搜索引擎的数据量减少的时候，我们就可以买进下一个星期的道琼斯指数，当搜索量增加的时候，我们卖出下一星期的道琼斯指数。

我们可以很明显地看到蓝色的线是谷歌的交易模型创造的，如果套用这个交易模型，最终它的投资收益率是300%,你投资一块钱，最后能够收回三块钱。红色的线就是你买了这个指数之后一直放在那儿，实际上收益是非常低的。这证明搜索引擎，包括社交媒体的很多东西能够帮助人类做很多决定，也就是今天汤道生先生谈到的怎么利用大数据帮助人类做一些决定。

摘自：//chuansongme.com/n/588516

王宁博士说的那个社媒股市预测模型太简单了，只选取关键词，仗着数据之巨，也有效。

我们可以准确检测股民和市场的情绪，用得得当，应该可以做出好得多的模型来。

实验值得继续做下去，到底看不准的时候为什么不准，准的时候有多少，足以支持一个预测模型否。

不用 17% 回报率，只要有稳定的 10%，哥们就大发啦！

认真设计研究路线，应该可以搞出点名堂来。应该与金融机构合作做这个研究。