El uso de Twitter en el análisis financiero: aproximacion desde la econofísica

Resumen

Se han utilizado  técnicas matemáticas provenientes de la física estadística, especialmente de la teoría de matrices aleatorias (RMT, por sus siglas en inglés), para analizar datos textuales de Twitter en el contexto de los mercados financieros globales. Para esto, se han analizado un periodo de tiempo de 7 meses a lo largo de 2014, considerando los retornos de 20 índices financieros globales para comparar los resultados. La información textual se logró extraer mediante el ensamblaje de distintos lenguajes de programación, construyendo series de tiempo de polaridad mediante  el análisis de sentimiento. RMT reveló que existen correlaciones verdaderas en los índices financieros y las polaridades . Además, se encontró una buena concordancia entre el comportamiento temporal de los eigenvalores extremos de los retornos y polaridades, con resultados similares para la razón de participación inversa, lo cual nos da información acerca de la emergencia de factores comunes en la información financiera global, sin importar si estamos utilizando polaridades o retornos como fuente de datos.  Nuestros resultados sugieren que al utilizar las polaridades de Twitter y NYT como un nuevo indicador financiero, proveen de información relevante acerca del comportamiento colectivo  de los índices financieros globales. Esto genera una fuerte y novedosa evidencia en contra de la hipótesis de mercado eficiente, y apoya la tendencia de la economía conductual, la cual afirma que los precios de los mercados se ven afectados por las decisiones irracionales de los inversionistas, siendo estos influenciados por la tendencia de las noticias y redes sociales.