Twiittien hyödyntäminen osakemarkkinoiden ennustamisessa

Abstract

Tämän kandidaatintyön tavoitteena on luoda katsaus siihen, onko mikroblogipalveluiden tuottama tekstidata ja sen sisältämä sentimentti hyödynnettävissä päätöksenteon tukena osakemarkkinoilla. Työssä selvitetään big datan analysointikeinot ja käyttökohteet. Työ on tehty kirjallisuuskatsauksena, sekä työssä esitellään yritys, jonka liiketoiminta perustuu sosiaalisen median sentimentin analysoimiseen.

Osakemarkkinoilla liikkuu valtavia määriä rahaa, mutta markkinoilla pärjätäkseen tarvitaan usein muita parempaa näkemystä. Hyödyntämällä erilaisia, toimiviksi todettuja analyysikeinoja, on mahdollista pärjätä markkinoilla muita paremmin. Työssä tehdään oletus, että osakemarkkinat eivät ole aina tehokkaita ja markkinoiden voittaminen on mahdollista.

Tiedon määrä maailmassa on kasvanut räjähdysmäisesti ja tulee kasvamaan alati kiihtyvällä tahdilla. Tämän seurauksena hyödyllistäkin tietoa voidaan haravoida paikoista, joista ei ensimmäiseksi sitä odottaisi löytävänsä. Tietokoneiden laskentatehon kasvaessa ja pilvipalveluiden käytön yleistyessä, voidaan hyödyllistä ja valtavien rahasummien arvoista tietoa erotella valtavista datavirroista.

Big datan hyödyntäminen ei kuitenkaan ole vaivatonta ja se edellyttää hyödyntäjältä perehtyneisyyttä sekä nokkeluutta. Useat tutkimukset ovat osoittaneet, että mikroblogiviestien sentimentti korreloi osakekurssien kanssa, mutta tutkimukset eivät ole yksimielisiä siitä, onko korrelaatio merkittävää etenkään pitkällä aikajänteellä. Osakekaupan lisäksi taloudellista lisäarvoa on mahdollisuus luoda esimerkiksi myymällä mikroblogiviestien sentimenttiin pohjautuvia analyysejä.