El modelo se basa en la neuroeconomía y el behavioral finance donde un tuit con sentimiento de mercado positivo abre una posición larga o de compra en el futuro del NASDAQ y un tuit con sentimiento de mercado negativo abre una posición corta o de venta. Además, se ha optimizado el modelo teniendo en cuenta el grado de influencia del usuario que ha posteado el tweet y se han establecido diferentes categorías de emociones en función de la intensidad de las expresiones empleadas.
“Tras haber realizado un estudio de backtesting en diferentes horizontes temporales (publicado en la revista Management General) hemos decidido pasar este sistema a producción obteniendo muy buenos resultados” afirma David Conde, CEO de Senseitrade, start up que se dedica a análisis de sentimiento de mercado en Twitter y blogs utilizando técnicas de análisis semántico y machine learning con el objetivo de predecir lo que puede ocurrir en los mercados.
Lo cierto es que existen muchos estudios que confirman la relación entre la bolsa y las redes sociales. El más importante es un estudio de la Universidad de Munich donde, tras analizar más de 250.000 tuits sobre bolsa, se llega a la conclusión de que se puede predecir la evolución de la bolsa con un 87% de fiabilidad. Incluso se encontró que el volumen de mensajes en Twitter tiene una alta correlación con el volumen de trading.
“Con las nuevas tecnologías se pueden aplicar técnicas que nos permiten comprobar cómo se hubiese comportado una estrategia en bolsa en el pasado y optimizarla para el futuro” completa Raúl Gómez CEO de Investmood, empresa que se dedica a desarrollar sistemas Big Data y aplicarlos a trading algorítmico. El sistema se ha publicado en Trading Motion una plataforma conectada a 36 brokers de todo el mundo y que permite a sus usuarios abrir una cuenta gestionada y activar o desactivar cualquiera de los sistemas de trading disponibles entre los que se encuentran el algoritmo desarrollado por ambas compañías y que se denomina Senseitrade Twitter Mood obteniendo una rentabilidad anualizada del 62,1% desde inicios de 2018.
