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Las redes sociales y los motores de búsqueda como indicadores adelantados. Por Alvaro Rivero

Parafraseando a Bloomberg “News is social” (uno de los fascículos que conforman la guía operativa del terminal): Mientras que la información tradicional tiende a centrarse en las grandes compañías y mercados, la actividad de Twitter puede fluctuar drásticamente en respuesta a los acontecimientos actuales. De la misma manera que los tweets sobre la cultura pop despuntan repentinamente cuando una celebridad sufre un contratiempo o aparece en un evento, los tweets “financieros” pueden ser indicadores adelantados sobre disrupciones o apariciones de tendencias mucho antes de ser reportados por la prensa tradicional.

Este post no se centrará solo en la posible utilidad de Twitter dentro de una operativa de trading, y aunque concentrará la mayor parte del mismo, también se harán menciones a Facebook, Google y Wikipedia.

Twitter

En un artículo escrito en 2014 por Brian O´Connell en la famosa web Investopedia, se muestran datos tales como que en 2010 un profesor de la Universidad de Indiana (llamado Johan Bollen) demostró que la información que se podía extraer de Twitter podía llegar a predecir el movimiento del Dow Jones Industrial Average con un 87.6% de acierto.

Y en un artículo posterior (2015), pero esta vez de Oscar Williams-Grut y en la publicación Business Insider, se difundía que el BCE hizo público un estudio sobre Twitter y Google como herramientas de predicción de movimientos en el mercado de valores; Así, el banco central dijo que “El sesgo alcista en Twitter tiene estadística y económicamente gran valor predictivo con respecto al precio de las acciones en EEUU, Reino Unido y Canada”.

De esta manera, el BCE ponía de manifiesto que esta red social era una herramienta contundente, dentro del corto plazo, para medir el tan difuso “sentimiento del mercado”, y por ello creó el denominado Twitter Sentiment Index.

Estudios como los arriba descritos son la base en la creación de herramientas de análisis técnico, como el llamado Twitter Stock Market Sentiment Indicator, que distribuye la plataforma Downside Hedge (cuyo lema es uno de los más acertados que jamás he leído dentro del mundo de la inversión: “I can´t see the future, therefore I hedge”), o servicios como el que provee la web TradeFollowers con su Stock Market Signals from Social Media.

Un ejemplo del uso de dichos indicadores seria el siguiente:

1

Facebook

Con respecto a Facebook, el mismo concepto de data mining también es aplicable, pero los estudios ponen de manifiesto que la extracción y posterior análisis de los comentarios de tipo económico vertidos por sus usuarios se antojan más difíciles debido a la estructura y la privacidad de la red social.

En la actualidad existen numerosas compañías que utilizan la tecnología para el análisis de datos respecto a la recogida de mensajes de insiders dentro de compañías cotizadas, como pueden ser Dataminr, Datasift, o Social Media Analytics, y también existen servicios específicos de proveedores de información tales como Bloomberg (analiza todos los tweets de analistas, reguladores, y economistas de Wall Street).

Google

Con respecto a Google, el profesor de la Universidad de Warwick, Tobias Preis, difundió en 2012 su interesantísimo estudio (junto con los profesores Moat & Stanley) sobre si Google podía predecir el mercado de valores, bajo la premisa de que Las personas buscas online información para argumentar sus decisiones de inversión con la información disponible.

A grandes rasgos las características del estudio fueron las siguientes:

– Google guarda un registro de todas las búsquedas y lo hace público a través de “Google Trends”.

– El equipo utilizó los datos de búsquedas desde 2004 hasta 2011 en ventanas temporales semanales.

– Se realizó un experimento a través de una estrategia basada en el número de veces que la gente introducía el concepto “deuda” en el buscador (termino encontrado como el más representativo para el “sentimiento inversor” dentro de una población de 98 diferentes), para así comprar o vender el Dow Jones en la apertura de la semana siguiente, de tal modo, que incrementos en el número de búsquedas de dicho termino con respecto a la semana anterior generaba posición corta en el Dow Jones, mientras que una disminución en los mismos generaba posición larga en el Dow Jones.

– Los resultados de la estrategia fue un retorno del 326%.

2

Wikipedia

El algoritmo creado para dicha estrategia se usó también con el número de visualizaciones de artículos relativos a compañías cotizadas que forman parte del Dow Jones dentro de la web Wikipedia. Siendo la base del estudio que el número de búsquedas sobre una compañía está ligado al número de acciones compradas/vendidas de la misma.

En este caso, los resultados del estudio fueron los siguientes:

– un aumento en el número de las visualizaciones de la información sobre una compañía pronosticaba caídas en el valor de dicha acción durante la semana siguiente, y viceversa.

El profesor Preis termina diciendo que el rastro dejado por todas las personas en dichas búsquedas (a través de internet) no es más que una muestra de los patrones de comportamiento humano, que histórica y estadísticamente estudiados pueden llegar a generar patrones de comportamiento predecibles en el futuro.

 

Y para terminar, me gustaría mencionar como curiosidad surgida recientemente en este mundo que reúne el trading y las redes sociales, la aplicación llamada SwipeStox, que utiliza el concepto de la famosa aplicación de citas Tinder (el llamado “swipe left or right”) para poder copiar (y ejecutar de manera inmediata en tu cuenta de trading privada con tu bróker personal) los trades de otras personas dentro de dicha red social, además de compartirlos con el resto de usuarios de la misma.

 

PD: Si le ha parecido interesante el artículo y cree que puede ser beneficioso para ambos que colabore para su empresa u operativa en los mercados, no dude en ponerse en contacto conmigo ([email protected]).

Imagen de perfil de Alvaro Rivero

Acerca de 

Analista financiero y trader por vocacion.

Apasionado de las finanzas en cuyo haber profesional incluye haber trabajado en el front-office de firmas de trading propietario, asi como para los principales bancos del país. Y aun con su juventud cuenta con dos carreras universitarias y tres postgrados en finanzas, todo ello en las mas prestigiosas instituciones de Madrid, Londres, y Filadelfia.

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