Improving prediction of stock market indices by analyzing the psychological states of Twitter users.

NRU Higher School of Economics , 2013. No. 22.

Поршнев А. В., Redkin I. E., Shevchenko A. V.

В нашей работе мы исследовали возможнось использования анализа тональности сообщений в Твиттере для повышения качества прогноза финансовых индексов фондового рынка. Нами был реализован словарный подход к вывлению тональности сообщений, который позволил выявлять восемь базовых эмоций в сообщениях в Твиттере. В ходе исследования мы использовали три набора данных: исторические; историчесие и количество твитов содержащих слова "волнение", "страх", "надежда"; историеские и данные о количестве твитов по восьми базовым эмоциям. Результаты сравнения точности прогнозов показали, что Твиттер возможно использовать как дополнительный источник информации при предсказании изменения индексов фондового рынка.

Ключевые слова: американский фондовый рынок, метод опорных векторов, mood, psychological states of internet users, настроение, machine learning, машинное обучение и разработка данных (data mining), twitter, предсказание, forecast, Support Vector Machine, твиттер, психологическое состояние, stock market