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| Di, 05.04.2011 09:17

Prognose für Aktienkurse durch Analyse von Twitter-Kurznachrichten

Wirtschaftswissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) haben eine Webseite entwickelt, die die Kursentwicklung einzelner Aktien voraussagt. Dazu nutzen die Ökonomen automatische Textanalyseverfahren, mit deren Hilfe täglich Tausende Twitter-Kurznachrichten ausgewertet werden.


Ein Aktienkurs spiegelt letztlich die Meinung von Investoren und Analysten über die Perspektiven einer Aktie wieder und zeigt, ob ihr gute Entwicklungschancen eingeräumt werden oder ob sich schlechte Aussichten abzeichnen. Die Micoblogging-Plattform Twitter hat sich zu einem wichtigen Medium für den Austausch solcher Meinungen entwickelt: Täglich werden Tausende aktienrelevanter Nachrichten über Twitter verbreitet. Die twitternden Investoren kennzeichnen dabei Nachrichten über Unternehmen mit dem jeweiligen Aktiensymbol, zum Beispiel „$AAPL“ für das US-Computerunternehmen Apple.

In einer Studie konnten die TUM-Wirtschaftswissenschaftler zeigen, dass das Stimmungsprofil von Twittermeldungen sich ähnlich dem Aktienkurs entwickelt und diesem sogar bis zu einem Tag vorausgeht. Dazu untersuchten die Münchener Ökonomen 250.000 Twittermeldungen, so genannte Tweets, zu allen im Aktienindex S&P 500 gelisteten Unternehmen, die innerhalb von sechs Monaten geschrieben wurden. Das Ergebnis: Hätte sich ein Investor im ersten Halbjahr 2010 mit Aktienkäufen an den Twitter-Stimmungsprofilen orientiert, so hätte er eine durchschnittliche Rendite von bis zu 15 Prozent erzielt.

Auf www.TweetTrader.net können so die jeweils aktuellen Prognosen aller im Aktienindex S&P 500 gelisteten Aktien abgerufen werden.

Der TUM-Wirtschafswissenschaftler Timm Sprenger erklärt: „Wenn ein Twitter-Nutzer häufig gute Aktienempfehlungen gibt, hat er in der Regel mehr Anhänger oder ‚follower’ und wird auch öfter ‚retweeted’, das heißt von anderen Nutzern zitiert. Damit werden Tweets mit guten Empfehlungen bekräftigt und erhalten in der Gesamtanalyse ein stärkeres Gewicht.“

(Redaktion/TUM)