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Comentarios en foros de finanzas ayudan a "adivinar" el futuro precio de las acciones

Comentarios en foros de finanzas ayudan a "adivinar" el futuro precio de las acciones

Un estudio realizado en EE.UU. sobre los comentarios vertidos en foros financieros de Yahoo muestra que las opiniones sobre acciones de Bolsa ayudan ligeramente a predecir su precio al día siguiente. Además, la investigación observó que solo una pequeña parte de los usuarios, los más contundentes y activos, eran los que mejor ayudaban a la predicción. Por Carlos Gómez Abajo.

Comentarios en foros de finanzas ayudan a Un estudio, el primero de su especie, realizado por investigadores de la Universidad de Iowa (centro de EE.UU.) indica que los comentarios publicados por los lectores de los foros sobre finanzas de Yahoo predicen en cierta medida los movimientos de los precios de las acciones.

El estudio también descubrió que más de dos tercios de las observaciones en el foro no tenían nada que ver con las finanzas.

Los investigadores analizaron 70.000 comentarios de más de 7.000 usuarios en los foros de finanzas de Yahoo, publicados entre abril y junio de 2011. Determinaron qué opinión, en su caso, expresaban en torno a 11 acciones del índice Fortune 500, ya fuera alcista, bajista o neutral (si creían que la acción iba a subir, bajar, o mantenerse igual).

Luego, los investigadores observaron el movimiento de los precios de esas acciones al día siguiente. Dependiendo del modelo que utilizaban los investigadores para clasificar los comentarios, observaron que las opiniones expresadas en los foros reflejaban con precisión el movimiento de los precios entre el 52 y el 64 por ciento de las veces.

Michael Rechenthin, que realizó el estudio como estudiante de doctorado en la Facultad de Empresariales de la Universidad, explica en la nota de prensa de la misma que si bien un 52% puede ser simplemente aleatorio, la cifra del 64 por ciento es estadísticamente significativa y muestra un pequeño grado de capacidad de predicción.

El estudio descubrió también que, en todo caso, la capacidad predictiva sólo dura un día, y desaparece al siguiente.

También observaron los investigadores que un pequeño número de usuarios producía un gran número de comentarios, y que además tendían a ser los más contundentes.

Precisamente esos comentarios parecían ser responsables de la capacidad predictiva de los foros. Un 3 por ciento de los comentaristas escribió el 50 por ciento de los comentarios durante el periodo estudiado, y un 11 por ciento correspondía ya al 75 por ciento.

El estudio no determina si esto se debe a que las opiniones más fuertes afectaban al precio de las acciones, o si a que los que tienen opiniones fuertes son observadores del mercado más experimentados y capaces de ver las tendencias. Temas irrelevantes

El estudio encontró que, como era de esperar en foros públicos, muchos de los comentarios eran completamente irrelevantes para el tema principal. El 68 por ciento de los comentarios eran cosas como anuncios, correo no deseado, discusiones sin sentido, o comentarios de trols.

La política tendía a ser el tema off-topic (no relacionado) más común, con el presidente Obama y el ex presidente George W. Bush como temas frecuentes de crítica.

Rechenthin advierte de que como este es el primer estudio de su tipo, será necesario hacer otros similares, con conjuntos de datos más grandes.

En la investigación participaron también W. Nick Street, profesor de ciencias de la administración, y Padmini Srinivasan, profesor de ciencias informáticas.

Las opiniones en Twitter

La cantidad de tuits que se publican sobre una determinada acción, al margen de que sean comentarios positivos o negativos, pueden ayudar a predecir el volumen negociado de acciones y, en menor medida, el valor de las mismas al día siguiente, según una investigación de la Universidad de California en Riverside publicada en 2012. Para su estudio utilizaron datos entre el 1 de marzo y el 30 de junio de 2010.

La correlación entre el número de tuits y el volumen negociado de la acción es mayor si se incluyen temas vinculados con la compañía. Por ejemplo, en relación con Apple, incluyeron los tuits sobre su nuevo consejero delegado, sobre un nuevo producto, y sobre el último informe de resultados.

Entre las debilidades del estudio, los investigadores reconocen que en el periodo estudiado el Dow Jones bajó, con lo cual no saben si su modelo funcionaría en un periodo alcista. Referencia bibliográfica:

Rechenthin, Michael and Street, W. Nick and Srinivasan, Padmini. Stock Chatter: Using Stock Sentiment to Predict Price Direction. Algorithmic Finance (2013). DOI: 10.3233/AF-13025

RedacciónT21

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