Также, был проведен первичный анализ корреляции котировок акций компании Toyota Motor и рядов Twitter. Были найдены закономерности в поведении, который также можно свести к тому, что ряды Twitter дают только сигналы к тому, что может произойти. Для расшифровки этих сигналов проведено недостаточно исследований и учтены не все аспекты, которые описаны в работе. Тем не менее, в данной работе содержится новый подход к классификации новостей. Классификация производится на основе сентиментного анализа в системе Twitter. Такой подход интересен тем, что легче поддается подсчету.
Исследование еще нуждается в дальнейшем продолжении, но уже можно представить алгоритм, как действовать, чтобы предсказать поведение графика. Для этого необходимо проанализировать новости, которые связаны с данным рядом. Выделить наиболее важные, а далее построить на основе Twitter сентиментные ряды. Посмотреть, где происходят резкие перемены сентимента. Если они есть, а изменение направления графика не было, то нужно быть начеку, так как в скором времени это должно произойти.
1) http://chaos.phys.msu.ru/loskutov/PDF/Lectures_time_series_analysis.pdf
2) Fisher, B. (1986) “Noise trade”. British talks
) Vozniy, D. (2006) “Elliott’s code: wave analyze of Forex market”. Forex magazine
) Ширяев, А.Н. (2006) “Финансовая математика”. MSU
5) Chan, W. (2003), Stock price reaction to news and no-news: drift and reversal after headlines, Journal of Financial Economics 70 (2003), 223-260.
) Pritamani, M., and Singal, V. (2001), Return predictability following large price changes and information releases, Journal of Banking and Finance 25 (2001), 631-656
) Kothari, S., Shu, S., and Wysocki, P. (2008), Do Managers Withhold Bad News? MIT Sloan Research Paper No. 4556-05, 2008
) Skinner, D., and Sloan, R. (2002), Earnings surprises, growth expectations and stock returns or Don't let an earnings torpedo sink your portfolio, Review of Accounting Studies 7 (2002), 289-312
) Кроновер Р.М. «Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории».
) В. И. Кувшинов, А. В. Кузьмин «Калибровочные поля и теория детерминированного хаоса»
) Пайтген Х. О., Рихтер П. Х. «Красота фракталов».
) Шустер Г. «Детерминированный хаос: введение».
) Петерс Э. «Фрактальный анализ финансовых рынков: Применение теории Хаоса в инвестициях и экономике»
15) Skinner, D. (1997), Earnings disclosures and stockholder lawsuits, Journal of Accounting &Economics 23 (1997), 249-282.
) Edwards, W. (1968), Conservatism in human information processing, in: Kleinmutz, B. (Ed.). Formal Representation of Human Judgment. John Wiley and Sons, New York, p. 17-52
) Conrad, J., Cornell, B., and Landsman, W. (2002), When is bad news really bad news? The Journal of Finance, Vol. LVII, No.6, (2002), 2507-2532.
) Bernard, V., Thomas, J., and Wahlen, J. (1997), Accounting based stock price anomalies: Separating market inefficiencies from risk, Contemporary Accounting Rensearch, 14 (1997) 89-136
) Baker, M., and Wurgler, J. (2004a), A catering theory of dividends, Journal of Finance, 59 (2004a) 271-288.
) Amir, E., Lev, B., and Sougiannis, T. What value analysts? // Working paper, 1999
Приложение 1. Программный код просчета корреляционного показателя
#include<iostream>
#include <iomanip>namespace std;
#include<vector>absd(double x)
{(x<0) return -x;
}one(double first)
{(first>=0) return 1;0;
}main()
{("13.txt","r",stdin);("231.txt","w",stdout);<double> a;max=0,min=1000000;(cin)
{k;>>k;.push_back(k);(max<k) max=k;
if(min>k) min=k;
}sumi=0, sumj=0,pro=1;r=(max-min)*10;n=10000, n1=n-1;<vector<double>> ans(110);<vector<double>> ai(10100);q=0;(int i=0;i<30;i++)
{[i]=vector<double> (110);(int j=0;j<105;j++)[i][j]=0;
}(int i=0;i<n1;i++)
{<double> aj(n1-i);[i]=aj;(int j=0;j<n1-i;j++)
{=0;[i][j]=abs(a[j+i+1]-a[j]);(double ii=r; q<100;ii-=r/1000)
{(ai[i][j]<ii) ans[1][q]++;++;
}
}
}--;(int m=2;m<15;m++)
{(int i=0; i<n1;i++)
{(int j=0;j<n1-i;j++)
{=0;[i][j]+=abs(a[j+i+m]-a[j+m-1]);(double ii=r; ii>=0;ii-=r/100)
{(ai[i][j]<ii) ans[m][q]++;++;
}
}--;
}
}<<"r="<<r<<endl;.setf(ios::fixed);(int i=1;i<15;i++)
{<<"Значения для m равного "<<i<<' ';
for(int j=0;j<ans[i].size();j++)
{t=ans[i][j];<<setprecision(8)<<t<<' ';
}<<endl;
}0;
}
datat=Import["Файл данных",{"Data"}]=Table[0,{i,14},{j,0}]=Table[0,{i,14},{j,0}][i=2,i<=Length[datat],i++,data[[i-1]]=StringSplit[datat[[i]]]][i=1,i<=Length[data],i++,[j=6,j<=106,j++,data1[[i]]=Append[data1[[i]],ToExpression[data[[i,j]]]]]]=1000000=datat[[1]]={}=ToExpression[StringDrop[r,2]][m=1,m<Length[data1],m++[i=1,i<=99,i++,=0;[j=i+1,j<=100,j++,=r-(i)*r/100;=r-(j)*r/100;=(Log[(data1[[m,i]])/100000000]-Log[data1[[m,j]]/100000000])/(Log[r1]-Log[r2]);[(Abs[a1-prev]<0.0001&& a1!=0&&prev!=0),k=a1,Reals];=a1;
]
]=Append[data2,k];
]