A User-Centric Analysis of Social Media for Stock Market Prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Social media platforms such as Twitter or StockTwits are widely used for sharing stock market opinions between investors, traders, and entrepreneurs. Empirically, previous work has shown that the content posted on these social media platforms can be leveraged to predict various aspects of stock market performance. Nonetheless, actors on these social media platforms may not always have altruistic motivations and may instead seek to influence stock trading behavior through the (potentially misleading) information they post. While a lot of previous work has sought to analyze how social media can be used to predict the stock market, there remain many questions regarding the quality of the predictions and the behavior of active users on these platforms. To this end, this article seeks to address a number of open research questions: Which social media platform is more predictive of stock performance? What posted content is actually predictive, and over what time horizon? How does stock market posting behavior vary among different users? Are all users trustworthy or do some user’s predictions consistently mislead about the true stock movement? To answer these questions, we analyzed data from Twitter and StockTwits covering almost 5 years of posted messages spanning 2015 to 2019. The results of this large-scale study provide a number of important insights among which we present the following: (i) StockTwits is a more predictive source of information than Twitter, leading us to focus our analysis on StockTwits; (ii) on StockTwits, users’ self-labeled sentiments are correlated with the stock market but are only slightly predictive in aggregate over the short-term; (iii) there are at least three clear types of temporal predictive behavior for users over a 144 days horizon: short, medium, and long term; and (iv) consistently incorrect users who are reliably wrong tend to exhibit what we conjecture to be “botlike” post content and their removal from the data tends to improve stock market predictions from self-labeled content.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle