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Twitter何以扇动股市飓风?

作者:大都

来源:华夏时报

发布时间:2013-07-03 17:27:00

摘要:随着高频交易的流行,金融数据市场也快速崛起。除了政府官方数据和企业财务报表,越来越多的数据也被收集,用于测试对股市的影响,社交网络也是其中之一。

随着高频交易的流行,金融数据市场也快速崛起。除了政府官方数据和企业财务报表,越来越多的数据也被收集,用于测试对股市的影响,社交网络也是其中之一。


   2013 年4 月23 日,美联社的Twitter 账户发布了一条消息:白宫发生两次爆炸,奥巴马总统受伤。受此影响,美国股市在短时间内重挫1%,市值蒸发约1400 亿美元。虽然这条虚假消息很快被证实是黑客所为,股市也很快反弹。但股市中高频交易的可靠性,又一次引起人们的质疑。

 

华尔街痴迷高频交易

   所谓高频交易,是指利用计算机,在人们无法利用的短暂市场变化中,进行大批量的快速交易,寻求获利。
   这跟传统股市的人工运作完全不同:没有四处穿梭的交易员,没有此起彼伏的报价,只有高速计算机的表演。它们按照程序内复杂的数学公式,操作数以万计的变量,密切注视市场上的变化,以0.01 秒甚至更短的时间为单位进行买卖,追逐1 美分甚至更低的收益。
   为了追求低买高卖过程中的最大利润,华尔街越来越痴迷于股票高频交易。人们一般不会关注1 个点差的汇率变动,但计算机却会对此进行买卖。相比于人的交易速度,计算机高频交易真正适应了股票市场的瞬息万变,同时也引发巨大的“蝴蝶效应”——2012 年3 月,美国第三大证交所运营商BATS 尴尬地撤回了IPO,因为“系统故障”,其股价在900 毫秒之内由16 美元跌至4 美分,这种情况只可能是计算机交易下发生。同年8 月,也因“系统故障”,纽约证交所做市商骑士资本,在45 分钟内损失了4.4 亿美元。而今年4 月美国股市由Twitter 假消息所引发的1400 亿美元的损失,其主角也是高频交易。
   如今,高频交易几乎主导了全球股票市场,在美国,股票交易总量的65% 由高频交易完成,在欧洲、日本、澳大利亚和加拿大,这一数字分别是45%、40%、30% 和24%。

 

社交网络的“股价相关性”

   随着高频交易的流行,金融数据市场也快速崛起。除了政府官方数据和企业财务报表,越来越多的数据也被收集,用于测试对股市的影响,社交网络也是其中之一。
   2013 年4 月24 日下午,纽约金融工程师大赛(Battle of the Quants)在曼哈顿举行,这一年度盛会聚集了美国最顶级的计算机算法资产交易员。针对前一天的股市动荡,一场名为“社交媒体和大数据分析与股市波动预测”的讨论正在进行。
   “Twitter 消息的准确性是主要问题,”扎伊德·巴拉卡特(Zeid Barakat)说,他是Flyberry 资本公司的联合创始人。Flyberry 的主要业务是:依据新闻事件,进行商品期货的战略高频交易。据巴拉卡特介绍,Flyberry 有一个“数据池”,其中包含上百个数据来源,甚至有一些神秘的地震报告。
   Flyberry 的交易依据是“股价相关性”,这是高频交易普遍采用的算法。最经典的案例如石油公司股价与航空公司股价—当前者股价上涨时,后者的股价就会相应下跌。突发性的重大新闻,往往会给相应的股票带来“相关”的波动。
   “当我们的算法采集到一条异常的Twitter,我们并不会就此进行股票的买卖操作。因为我们之前并没有充分的数据,对Twitter 如何预测股市进行良好的模拟建模。”来自社交媒体的数据仅仅是Flyberry 现有数据的补充,但巴拉卡特表示正考虑在未来的算法中融入Twitter。
   “如果你不看Twitter,那么你可能都不知道为什么市场会发生变动。”Seth McGuire 如此说。他担任GNIP 公司业务发展部门的总监,这家总部位于美国科罗拉多州的公司刚成立两年,它的一项业务就是向对冲基金和其他商业对象出售来自社交网站上的数据。

 

Twitter 如何预测股市

   社交媒体正呈现爆炸性的增长,Facebook 在全球200 个国家的用户已经突破10 亿,Twitter 用户每天发2.5 亿条新推文。历史上第一次,全世界数亿人的观察、思考和情感被实时记录,人们每一个方面的想法和意见都在社交媒体中有所反映。
   无论是来自Twitter,还是来自传统媒体,任何消息都像是投入股票“池塘”中的一块石头,在股市激起扰动。目前,越来越多的高频交易算法能够对新闻网站的头条做出反应,并据此自动进行交易,而传播更快的Twitter上,正变得像传统媒体的头条一样重要。2011 年,本·拉登被击毙的消息就是第一时间出现在Twitter,美国国防部前参谋长Keith Urbahn 在Twitter 上写道:“一位很
有威望的人告诉我,他们已经干掉了本·拉登。”20 分钟后,新闻媒体才发布这一消息。
   美国印第安纳大学的Johan Bollen 教授搜集了2008 年3 月到12 月之间的900 多万条Twitter 消息,研究它们能否预测市场。他将这些消息依照“冷静、警惕、肯定、重要、友好、快乐”等与人们情绪相关的词汇进行分类。结果发现,“冷静”的推文可以很好地预测2到6 天之后道琼斯指数的上涨,其准确率为87.6%。
   纽约佩斯大学的J. O’Connor 花了10 个月时间,追踪了星巴克、可口可乐和耐克在社交网站上的热度(Facebook 和Twitter 的粉丝数、视频网站Youtube的观看数)与其股价的关系。虽然最终个股表现不同——可口可乐跌了6%,星巴克涨了29%,耐克涨了14%。但每天,它们在社交网站上和股市的表现都是相关的,在将这个时间拉长到10 天甚至30 天时,这种联系仍然存在。
   社交网站真的是股价表现的风向标。除了传播更快的突发性消息,人们发的推特消息,在一定程度上也反映了“市场情绪”是悲观还是乐观。虽然更具体的驱动模式并不太清楚,但高频交易员对此不会在意,他们在考虑的只是:既然有效,何不用这个规律进行交易呢。

 

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