Social Banking 2.0 – Der Kunde übernimmt die Regie

Virtuelles Finanzorakel: Wenn Twitter die Börsenkurse richtig voraus sieht

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Wer meinen Beitrag auf Heise Telepolis zum virtuellen Finanzorakel Twitter noch nicht gelesen hat, für den gebe ich nun meine dem Blogging-Telegrammstil gestundete Verbalfassung wieder.

Dazu gibt es gratis, wie kann es auch im Netz sonst sein, ein Interview mit einem amerikanischen Wissenschaftler, der weiß, ob Twitter nun ein virtuelles Finanzorakel ist, oder ein fehl geleiteter geistiger Irrläufer. 

„Massen irren seltener als Individuen“, sagt Michael Thaler vom Vermögensverwalter TOP Vermögen AG und Initiator des „Mitmachfonds“ investtor in einem Interview mit Fondsprofessionell. Das funktioniert wie folgt:

Das Portfolio wird permanent auf einer Internetseite abgebildet, und die Fondsanleger dürfen anonym über die Vermögensaufteilung abstimmen. Sie bestimmen zum einen die Investitionsquote des Fonds, die von Vollinvestition über 20 Prozent Sicherheit bis hin zur defensiven Ausrichtung mit 40 Prozent Sicherheit reicht.

Zum anderen geben sie ihre Einschätzung zu den einzelnen Aktien durch Klicken der Buttons „Kauf“, „Neutral“ oder „Verkauf“ bekannt. Abstimmen dürfen alle Anleger, die mindestens 80 Anteile – das entspricht aktuell einer Anlagesumme von rund 4000 Euro – am Fonds halten, jeder mit genau einer Stimme.

Quelle: fondsprofessionell.de

Das begleitende Interview gibt einige weitere Inneneinsichten zu diesem kollektiven Denkansatz. So weit, so gut, gut gebrüllt Löwe! Aber, werden jetzt manche Kritiker einwenden, hält die Realität auf längere Sicht betrachtet dieser idealistischen Einschätzung von Crowdsourcing an der Börse stand, die auf dem Gedankengut von James Surowiecki beruht?

… Wir werden es bald erleben. Spannend ist dieser Ansatz mit einer hohen Lernkurve für die Beteiligten allemal. Aber ein Spaziergang wird der Ausruf von Mitmachfonds am Parkett nicht. Andererseits halte ich es für realistisch, dass sich unter Beteiligung vieler engagierter Menschen das Qualitätsniveau in der Finanzbranche erheblich steigern lässt.

Eine Nachricht aber machte mich doch hellhörig. Denn da las ich neulich, dass Web 2.0-Forscher herausgefunden hätten, dass Twitter die Börsenkurse richtig voraus sieht. Oder genauer gesagt tut dies die Summe jener Menschen, die sie über Twitter prognostizieren. Genial einfach, aber auch einfach genial?

Hört sich also ziemlich interessant an, so werden wir alle bald im Handumdrehen wie beim Lotto zu Millionären? Nein, nicht ganz, schauen wir mal ins Detail.

Wer hat schon ein Interesse daran, dass allzu viele Menschen in den erlesenen Club der Reichen aufsteigen. Der Staat, ein gewisser Teil der Eliten, und einige Neidgeister sicherlich nicht. Außerdem lebt die Börse genau davon, dass es mehr Zittrige als Hartgesottene gibt, sprich drei Viertel der Menschen verliert dort statt zu gewinnen.

Also bin ich der Sache mit der kollektiven Anlegerintelligenz mal genauer auf den Grund gegangen. Das ist wie Tiefseetauchen, je dunkler es da unten in den Ozeanen wird, umso klarer sieht man, dass die Spezies Mensch ein doch eher kurzlebiges Wesen darstellt.

Ein Bild sagt hier leider weniger als tausend Worte. Das nun folgende Schaubild bietet einen Eindruck vom „Kaffeesatz-Lesen“ per Twitter. (Screenshot: MIT TR, mit freundlicher Unterstützung von business.chip.de)

Also ist es doch nicht ganz so einfach, wie es sich anhört? Wir stoßen weiter mit dem Solarbohrer in die leider vom geistigen Erdöl schon ziemlich verunreinigte Tiefsee. Eine erste Spur der bislang verborgenen Spezies – und da beleuchtet zunächst business.chip die Thematik:

Willkürlich ausgewählte Tweets wurden von Forschern der Indiana University systematisch analysiert und für Prognosen des Dow Jones Industrial Average verwendet. Dafür haben sie den auf einem medizinischen Untersuchungsblatt basierenden Algorithmus ‚Google Profile of Mood States (GPOMS)‘ verwendet. Diesen haben sie auf 9,7 Millionen Tweets angewendet, berichtete das Blog-Magazin Read Write Web unter Bezug auf eine Veröffentlichung des Forschungs-Magazins MIT Technology Review.

Quelle: business.chip.de

Und weiter geht die Tiefseereise bis zur Bodenbildung auf dem virtuellen Börsenparkett. Auch auf der Homepage der Indiana University kann man diesen Befund genauer nachlesen:

Researchers at IU Bloomington’s School of Informatics and Computing found the correlation between the value of the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and public sentiment after analyzing more than 9.8 million tweets from 2.7 million users during 10 months in 2008.

> Und wie funktioniert das mächtige Twitter-Elaborat genau, dazu noch einmal die Forscher:

One tool, OpinionFinder, analyzed the tweets to provide a positive or negative daily time series of public mood. The second tool, Google-Profile of Mood States (GPOMS), measured the mood of tweets in six dimensions: calm, alert, sure, vital, kind, and happy. Together, the two tools provided the researchers with seven public mood time series that could then be set against a similar daily time series of Dow Jones closing values.

Erneut ein Schaubild dazu:

Und das zeigt die obige Graphik: „What we found was an accuracy of 87.6 percent in predicting the daily up and down changes in the closing values of the Dow Jones Industrial Average.“

Sie sehen, das Thema der kollektiven Anlegerweisheit hat also bereits heute eine gewisse Praxisrelevanz. Und was folgt daraus, das habe ich mich natürlich auch gefragt. Ziemlich skeptisch ist bislang jedenfalls business-chip.de. Zitat: „Es darf daran gezweifelt werden, ob so etwas funktioniert.“

Die CHIP-Online-Redaktion fragt sich beispielsweise, ob der GPOMS überhaupt als Indikator taugt. Wir bleiben jedenfalls wachsam – und halten uns vorerst an die abschließende Warnung eines MIT-Bloggers: „Sei auf der Hut, wenn der Gott der Frösche lächelt!“- Machen wir. 

Also habe ich mir trotz aller Unkenrufe die zum Download bereit stehende 8-seitige Studie der Indiana University noch etwas genauer angeschaut. Und ich bin meine Fragen gemeinsam mit Jonathan Bollen, Associate Professor an der dortigen School of Informatics and Computing durchgegangen. 

Social Banking 2.0: Johan, what can actors on the financial markets (stock markets) learn from the research results, taking into consideration that the financial croud wisdom is stronger then the exclusive knowledge of distinctive players?

Johan Bollen:  That’s a great question and an active research subject. Expert traders may have access to privileged information that is highly specific and accurate, and therefore they may have an edge over non-professional investors. However, the wisdom of crowds effect will allow large communities to compensate for having only individually partial and possibly inaccurate information by better *collective* decision- making. These online communities have now grown to a size that is larger than the populations of many if not most industrialized nations, and I expect this wisdom of crowds effect to become more pronounced over time.

 Two important points:

1) The communities themselves may not necessarily benefit, but those that can tap into that reservoir of collective knowledge.

2) Our results do not pertain to information and news (~wisdom), but to public mood states (~feelings). This is an intriguing difference. 

The question is how we can connect what we know about the wisdom of crowds-effect (which is based on information) to the mood of crowds!

Social Banking 2.0: Counterthesis: Already nowbody is just able to be a quick win millionaire on the stock market, so are your results not just a form of „rocket science“ beyond classical perceptions of behavioral finance?

I don’t think that’s a counter thesis per se. Previous failures to predict the market on the basis of other data sources and other models do not necessarily have implications for this result. What we have demonstrated is a very different effect from „just a form of rocket science“ in behavioral finance. We have scientifically demonstrated that measurements of public *mood* in very large-scale online communities could have a predictive effect towards the stock market in general. I think that represents a novel class of models compared to classical perceptions of behavioral finance.

Whether and how exactly we can use these models for quick wins on the stock market is a different question. I don’t think that should necessarily be the yard stick by which to judge these scientific results.

Social Banking 2.0: Do you see a rupture in business models in the stock market exchange thorugh social media or will it still be „business as usual“?

We are now capable of measuring and studying social science/economic/ finance phenomena at an previously unimaginable scale and resolution. 

I can not imagine how that wouldn’t have a significant effect on how we do business. Predicting the precise changes to existing business models is however quite difficult.

Social Banking 2.0: What is coming next, meanwhile using those results for creating new value chains in financial crowdsourcing and -funding 2.0?

That is something our community is very busily working to find out. I think there are many options going from creating new data feeds (leveraging the value of the data itself) to offering specific crowd- sourced services. The market will have to sort that one out for us perhaps! 😉

Interview: Lothar Lochmaier

Fazit: Haben wir es hier mit einem (noch) unbekannten Fabelwesen aus der schottischen Tiefsee zu tun? Das findet jedenfalls Comedian Kaya Yanar:

Dazu gleich ein Nachtrag jenseits von Comedians, um den seriösen Faden der Auseinandersetzung erneut aufzunehmen. Es gibt nämlich auch in Deutschland zur Rolle von Twitter als virtuellem Finanzorakel einige spannende Forschungsansätze. Die stammen nicht unbedingt von arrivierten Platzhaltern, sondern tendenziell eher aus der Feder ambitionierter Nachwuchswissenschaftler.

So arbeitet beispielsweise Timm Sprenger gerade an seiner Dissertation: 

„The Information Content of Microblogs and their Use as an Indicator of Real-Word Events.“

Hier auf englisch einige weitere Selbstbeschreibungen zu seiner Arbeit dazu, die mir Timm Sprenger dankenswerterweise per mail geschickt hat, damit sich die Leser das nicht leicht verdauliche Thema jenseits von Schwarz-Weiß-Malerei in vertiefter Form zu Gemüte führen können:

In my research, I illustrate how the information on social media websites such as Twitter can be used to predict election results as well as the stock market. This research has been presented on international conferences (e.g., the International Conference on Weblogs and Social

Media) and published in peer-reviewed academic journals (e.g., the Social Science Computer Review). In addition, research results have received considerable media attention ranging from the online edition of the New York Times to the Brazilian newspaper Brasil Econômico.

You find examples of this research here:

Especially, the Research Paper “Tweets and Trades – the information content of stock microblogs”:

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1702854

Note also our work on „Predicting“ Elections with Twitter:

http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/viewFile/1441/1852

http://ssc.sagepub.com/content/early/2010/09/24/0894439310386557.abstract?patientinform-links=yes&legid=spssc;0894439310386557v1

<http://ssc.sagepub.com/content/early/2010/09/24/0894439310386557.abstract?patientinform-links=yes&legid=spssc;0894439310386557v1>

In addition, I am the founder of the stock microblogging forum TweetTrader.net (http://TweetTrader.net <http://tweettrader.net/>), which could be summarized in 140 characters or less as: TweetTrader.net is a stock microblogging forum that leverages crowd wisdom to help online investors make $ense of it all. You find more information regarding our mission, technology, and the team on our website:

http://tweettrader.net <http://tweettrader.net/> and the associated blog http://tweettrader.blogspot.com/

Quelle: Timm Sprenger

Ganz am Ende liefert der Wissenschaftler vom Lehrstuhl für Strategie und Organisation Fakultät für Wirtschaftswissenschaften an der Technischen Universität München zu meinem eingangs verlinkten Artikel auf Heise Telepolis noch einen passenden individuellen Erklärungsansatz:

A few recent studies suggest that the information content of microblogs may help predict macroeconomic market indicators. O’Connor et al. (2010) have found Twitter messages to be a leading indicator for the Index of Consumer Sentiment (ICS), a measure of US consumer confidence. Both Zhang, Fuehres, and Gloor (2010) and Bollen, Mao, and Zeng (2010) find that a random subsample of messages from Twitter’s public timeline can be used to predict market indices such as the Dow Jones Industrial Average (DJIA) or the S&P 500. However, all of these studies are concerned with broadly defined data sets (e.g., all available messages or blog posts in the sample period, most without a specific reference to the stock market) and derive aggregate sentiment measures. While the correlation of these aggregate measures with macroeconomic indicators is encouraging, it does not allow us to draw conclusions about the information content of stock microblogs with respect to individual stocks. Das and Chen (2007) found the relationship between aggregated sentiment and index returns to be much stronger than the correlation for individual stocks. Therefore, our study focuses on the specific domain of stock microblogs and investigates their relationship with market prices of publicly traded companies.

Soweit die Ausführungen von Timm Sprenger. Was denken nun die Leser von Social Banking 2.0, wie gut das Finanzorakel Twitter als Prognoseinstrument auf den Finanzmärkten agiert, und ob man gemeinsam an der Börse tatsächlich erfolgreicher sein kann?

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Written by lochmaier

Januar 20, 2011 um 8:28 am

Veröffentlicht in Uncategorized

Eine Antwort

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  1. […] leise Zweifel hat an der wundersamen Geldvermehrung via Twitter-Orakel, dem empfehle ich meinen früheren Beitrag – oder aber man schaut mal in das Interview von Boris Janek  mit Stockpulse. Im Fachjargon nennt […]


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