Ačkoliv kurzy akcií by měly reflektovat především budoucí vyhlídky firmy na trhu, ve skutečnosti akciové trhy odrážejí i takové věci, jako je třeba to, jaký je měsíc v roce či den v týdnu, zda venku prší, anebo svítí sluníčko, anebo jak moc je právě znečištěné ovzduší. A jelikož svět je stále složitější a složitější, ti, kteří chtějí předpovědět, co se bude s cenami akcií v blízké době dít, musí využívat stále důmyslnější metody.
Zatímco dříve byly informace vzácné, dnes jich máme k dispozici více, než bychom sami chtěli. Za tím samozřejmě stojí dynamický rozvoj online médií, a to jak těch tradičních, tak především těch sociálních. A jestliže tyto novodobé nástroje ovlivňují život, ovlivňují také finanční trhy? Na tuto otázku řada výzkumů odpovídá jasné ano.
Obchodníkům 21. století tak nestačí spoléhat se na složité matematické vzorce a čísla, ale musí dát prostor poněkud měkčím analytickým nástrojům, jako je analýza sentimentů, která v posledních letech zažívá boom. Ukázalo se, že ceny akcií reagují na to, co novináři napíší v tradičních médiích, avšak možná ještě lepším nástrojem pro predikci pohybu na akciových trzích je nálada na Twitteru.
Twitter není jen šum. Pomůže vám vydělat na akciích
K dokonalosti ovšem metodu zkoumání sentimentů dovádí specializované zpravodajské analýzy, které tato nestrukturovaná data v podobě příspěvků v tradičních i sociálních médiích pomocí počítačových algoritmů převádí na jednoznačně pozitivní či negativní signály. A protože algoritmus je schopen takovou informaci vyhodnotit v milisekundách, oblíbili si je především obchodníci využívající tzv. vysokofrekvenční obchodování (high-frequency trading, HFT), jejichž obchody mnohdy probíhají v podobném časovém rámci.
Efekt těchto zpravodajských analýz se jali otestovat ekonomové Bastian Von Beschwitz, Donald Keim a Massimo Massa, a to na příkladu služby RavenPack News Analytics a akciového indexu Dow Jones. A z jejich zjištění, která shrnuli v příspěvku na serveru VoxEU.org, se přitom zdá, že tyto rozsáhlé datové analýzy ve skutečnosti mohou vyvolávat otřesy trhu způsobené nevýznamnými zprávami. Dokonalost těchto analýz je totiž jen zdánlivá.
Autoři rozčlenili zprávy, resp. výstupy z nich, v podobě sentimentů ohledně dané firmy, resp. akcie, na tři skupiny podle toho, zda byly analýzou RavenPack vydány s relevancí pro akciový trh (porovnávali různé verze v čase, proto mohlo být označení aktualizováno): vysoce relevantní zprávy, které byly publikovány jako vysoce relevantní (HRH), málo relevantní zprávy, které byly publikovány jako vysoce relevantní (LRH) a vysoce relevantní zprávy, které byly původně publikovány jako málo relevantní (HRL).
Co zmítá bitcoinem? Sentimenty a šuškanda na sociálních médiích
Ukázalo se, že na efekt cen akcií na HRH zprávy je nejen rychlejší, ale také významně vyšší než u HRL (reakce je soustředěná v prvních 5 vteřinách po vydání analýzy, přičemž celková reakce trvá 120 sekund). To znamená, že trh nereaguje obdobně na obě vysoce relevantní informace, ale reaguje značně méně na tu, která byla analýzou RavenPack původně označena jako málo relevantní.
Následující obrázek ilustrující rozdíl reakcí cen akcií na LRH a HRH zprávy pak ukazuje, že málo relevantní zpráva, která byla původně označena jako relevantní způsobuje přestřelení ceny akcie, které začíná mizet po 30 sekundách (to je ovšem v rámci vysokofrekvenčního obchodování celkem dlouhá doba). Naopak efekt skutečně relevantní zprávy dále působí.
Autoři přitom v datech detekovali kauzální vztah, který říká, že tato přehnaná reakce vyvolaná ve skutečnosti málo relevantní zprávou je způsobená vysokofrekvenčními obchodníky, kteří reagují na chybné vyhodnocení algoritmu. Vytvoří se tedy falešný šok, který musí být korigován „lidskými“ obchodníky. Vysokofrekvenční obchodníci tak na základě chybných datových analýz mohou uměle vytvářet cenové otřesy a destabilizovat tak trh, a to zvláště vzhledem k tomu, že HFT obchodování je typické přesouváním velkého objemu prostředků ve velmi krátkém časovém horizontu.
