ความสัมพันธ์ระหว่างทวิตเตอร์และตราสารการเงิน

นนท์ คนึงสุขเกษมย์, ีธีรพงศ์ ลีลานุภาพ

Abstract


ทวิตเตอร์เป็นที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย ข้อมูลสารสนเทศจากทวิตเตอร์มีจำานวนมหาศาลและยังคงเพิ่มขึ้นในแต่ละวัน ดังนั้นทวิตเตอร์จึงเป็นแหล่งข้อมูลที่สำคัญซึ่งสามารถนำมาใช้ในการศึกษาในแง่มุมต่างๆ โดยงานวิจัยนี้มุ่งเน้นศึกษาสหสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสารสนเทศบนทวิตเตอร์กับตราสารการเงิน ประโยชน์ที่เป็นไปได้จากการหาความสัมพันธ์นี้สามารถนำมาเป็นตัวช่วยในการทำนายการเคลื่อนไหวของตราสารการเงินการศึกษาในเรื่องนี้จำเป็นต้องอาศัยทฤษฎีทั้งจากทางด้านการเงินและเทคโนโลยีสารสนเทศ ผู้เขียนจึงมีความประสงค์ที่จะอภิปรายข้อมูลเชิงทฤษฎีจากทั้งสองด้าน และงานวิจัยที่เกี่ยวข้องโดยบทความนี้จะกล่าวถึงทฤษฎีทางการเงินที่เกี่ยวข้องและทฤษฎีที่สัมพันธ์กับพฤติกรรมทาง สังคมออนไลน์ในทวิตเตอร์ รวมทั้งงานวิจัยที่เกี่ยวกับการหาค่าสหสัมพันธ์ระหว่างทวิตเตอร์และตราสารการเงิน

Full Text:

PDF

References


Form S-1 Registration Statement of Twitter Inc.,

the United Stated Securities and Exchange

Commission, Oct. 3, 2013. [Online]. Available:

http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/141809

/000119312513390321/d564001ds1.htm

[Accessed: Mar. 10, 2014]

H. Kwak, C. Lee, H. Park, and S. Moon, “What is

twitter, a social network or a news media?” in

Proceedings of the 19th International

Conference on World Wide Web, ser. WWW ’10.

ACM, pp. 591–600., 2010

S. Petrovic, et al., “Can twitter replace newswire

for breaking news,” in Seventh International

AAAI Conference on Weblogs and Social Media,

T. Sakaki, M. Okazaki, and Y. Matsuo,

“Earthquake shakes twitter users: Real-time

event detection by social sensors,” in

Proceedings of the 19th International

Conference on World Wide Web. ACM,

pp. 851– 860, 2010

S. Vieweg et al, “Microblogging during two

natural hazards events: What twitter may

contribute to situational awareness,” in

Proceedings of the SIGCHI Conference on

Human Factors in Computing Systems. ACM, pp.

–1088., 2010

Erin Kim, “Twitter unveils 'cashtags'

to track stock symbols.” Internet:

http://money.cnn.com/2012/07/31/technology

/twitter-cashtag/index.htm, Jul. 31, 2012.

[Accessed: Mar. 10, 2014]

E. F. Fama, “Efficient capital markets: II,” The

journal of finance, vol.46, no. 5, pp. 1575–1617,

E. J. Ruiz et al, “Correlating financial time series

with micro-blogging activity,” in Proceedings of

the Fifth ACM International Conference on Web

Search and Data Mining. ACM, pp. 513–522.,

Y. Mao et al, “Correlating S&P 500 stocks with

twitter data,” in Proceedings of the First ACM

International Workshop on Hot Topics on

Interdisciplinary Social Networks Research. ACM,

pp. 69–72., 2012

J. R. Nofsinger, “Social mood and financial

economics,” Journal of Behavioral Finance, vol.

, no. 3, pp. 144–160, 2005.

J. Bollen, H. Mao, and X. Zeng, “Twitter mood

predicts the stock market,” Journal of

Computational Science, vol. 2, no. 1, pp. 1 – 8,

W. R. Lasher, Financial management: A practical

approach. Thomson South-Western, 2008.

Z. Bodie, A. Kane, and A. J. Marcus, Investments

th International edition. Published by McGrawHill/Irwin,

a business unit of the McGraw-Hill

Companies, 2008.

L. Chincarini and D. Kim, Quantitative equity

portfolio management: an active approach to

portfolio construction and management.

McGraw Hill Professional, 2006.

R. J. Shiller, “From efficient markets theory to

behavioral finance,” Journal of economic

perspectives, pp. 83–104, 2003.

A. Damodaran, Investment valuation: Tools and

techniques for deter- mining the value of any

asset. John Wiley & Sons, 2012.

O. Aarts et al. “Online social behavior in twitter:

A literature review,” in Data Mining Workshops

(ICDMW), 2012 IEEE 12th International

Conference on, pp. 739–746, Dec 2012

J. C. Turner, Social influence. Thomson

Brooks/Cole Publishing Co, 1991

T. Postmes, “The psychological dimensions of

collective action, online,” in The Oxford

handbook of internet psychology, A. Join- son,

K. McKenna, T. Postmes, and U. Reips,

Eds. Oxford University Press, ch. 12,

pp. 165–184, 2007

E. Bakshy et al., “Everyone’s an influencer:

Quantifying influence on twitter,” in Proceedings

of the Fourth ACM International Conference on

Web Search and Data Mining. ACM,

pp. 65–74, 2011

R. Mehta et al., “Sentiment analysis and

influence tracking using twitter,” International

Journal of Advanced Research in Computer

Science and Electronics Engineering (IJARCSEE),

vol. 1, no. 2, 2012.

J. Berger, “Arousal increases social transmission

of information,” Psychological Science, vol. 22,

no. 7, pp. 891–893, 2011.

J. Lehmann et al., “Dynamical classes of

collective attention in twitter,” in Proceedings

of the 21st International Conference on World

Wide Web. ACM, pp. 251– 260, 2012

J. Weng et al., “Twitterrank: Finding topicsensitive

influential twitterers,” in Proceedings

of the Third ACM International Conference on

Web Search and Data Mining. ACM,

pp. 261–270, 2010

B. Gonçalves, N. Perra, and A. Vespignani,

“Modeling users’ activity on twitter networks:

Validation of Dunbar’s number,” PLoS ONE, vol.

, no. 8, Aug. 2011.

S. Ardon et al., “Spatio-temporal analysis of

topic popularity in twitter,” CoRR, vol.

abs/1111.2904, 2011.

W. Antweiler and M. Z. Frank, “Is all that talk

just noise? The information content of internet

stock message boards,” The Journal of Finance,

vol. 59, no. 3, pp. 1259–1294, 2004.

F. Morstatter et al., "Is the Sample Good

Enough? Comparing Data from Twitter's

Streaming API with Twitter's Firehose." in

Seventh International AAAI Conference on

Weblogs and Social Media, 2013.

X. Liu and M. Zhou, “Two-stage NER for tweets

with clustering,” Information Processing &

Management, vol. 49, no. 1, pp. 264 –273, 2013.

C. Li et al., “TwiNER: Named entity recognition

in targeted twitter stream,” in Proceedings of

the 35th International ACM SIGIR Conference on

Research and Development in Information

Retrieval. ACM, pp. 721–730., 2012

N. Kanungsukkasem, P. Netisopakul, and T.

Leelanupab, “Recognition of NASDAQ stock

symbols in tweets,” in 2014 6th International

Conference on Knowledge and Smart

Technology (KST2014), Jan. 2014.

N. Collier and S. Doan, “Syndromic classification

of twitter messages,” in Electronic Healthcare,

vol. 91, pp. 186–195., 2012

I. H. Witten, E. Frank, and A. Mark, “Hall. 2011.

Data Mining: Practical machine learning tools

and techniques,” 2011.

L. Lee. Measures of Distributional Similarity. In

Proceedings of the 37th annual meeting of the

Association for Computational Linguistics

on Computational Linguistics (ACL’99),

pages 25–32, 1999.

L. Singh et al., “An algorithm for constrained

association rule mining in semi-structured data,”

in Methodologies for Knowledge Discovery and

Data Mining, N. Zhong and L. Zhou, Eds. Springer

Berlin Heidelberg, vol. 1574, pp. 148–158, 1999.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.