伊拉斯姆斯大學鹿特丹管理學院的Ting Li和Jan van Dalen分析了超過一百萬條涉及標準普爾100指數上市股票的推特，并就此開發了一種算法，用來掃描股票推特，預測股價變動。

具體來說，這種算法觀察的時推特的情緒，并提取出嵌入其中的不同的“買入”、“持有”和“賣出”信號，然后將其與未來幾天股票的實際價格波動進行比較。

看漲如“買”的股票經歷了平均更高的異常收益。同時，有影響力的Twitter用戶的相關性更強，這些用戶經常被轉推，而且經常被提及 - 而某個特定股票的推特數量可以預測交易量，波動性和股票的后續回報。

為了研究該算法是否可以作為盈利交易策略的基礎，研究人員利用研究中的信息進行了一個為期21周的模擬，發現即使考慮了交易成本，模擬收益率也超過了市場平均水平。

研究組成員表示，這種算法可以被機構投資者或家庭日間交易者使用，因為他們的研究證明Twitter不僅僅是一種社交噪音 ，人們同樣可以從中提取有用信息，幫助自己做出更好的投資決定。

Ting Li和Jan van Dalen遠不是第一個將Twitter和股價掛鉤的研究人員。早在2010年，研究人員就發現，通過使用兩種情緒跟蹤工具分析每日Twitter Feed的內容，道瓊斯工業平均指數收盤價日內漲跌的預測準確率為87.6％。該算法后來被用于一個2500萬英鎊對沖基金，雖然實驗表現穩定，但實驗隨后卻被迅速關閉。

【來源：未央網】