“Esses resultados têm o potencial de ter um grande impacto sobre os investidores” (Getty Images)
Da Redação
Publicado em 23 de março de 2012 às 06h12.
São Paulo – Muita gente ainda duvida da possibilidade de utilizar as redes sociais para ajudar nos investimentos em ações. A maioria já as utiliza como ferramenta de informações, mas poucos acreditam no poder delas para analisar ou prever o comportamento das ações ou do mercado financeiro de uma forma geral.
Um novo estudo sobre o assunto apresentado recentemente em um evento sobre análise de dados na web em Seattle, EUA, mostra que é possível desenvolver uma estratégia automática com a análise dos Twitter. E mais que isso. O modelo desenvolvido pelos pesquisadores superou o desempenho de outras estratégias automáticas.
Durante o período testado, entre março e junho de 2010, eles conseguiram um desempenho negativo de 2,4%, enquanto o índice Dow Jones caiu 4,2%. Outras estratégias de investimentos testadas, incluindo um randômico que comprava ações diariamente e um fixo, tiveram um resultado negativo de 5,5% e 3,8%, respectivamente.
“Esses resultados têm o potencial de ter um grande impacto sobre os investidores”, disse Vagelis Hristidis, professor adjunto de ciência da computação e engenharia da Universidade da California que desenvolveu o estudo com outros colaboradores. “Com tanta coisa disponível sobre redes sociais, muitos investidores estão pensando em como usar isso para lucrar”, explica.
A diferença da pesquisa atual de Hristidis em relação às demais já feitas sobre o impacto do microblog no mercado financeiro é que, ao contrário de medir o sentimento dos tuítes (positivo ou negativo) sobre os índices de ações, ela mergulhou na análise do volume das postagens e a sua relação com outras publicações, tópicos e usuários – e com o impacto sobre papéis individuais.
Os pesquisadores coletaram, aleatoriamente, os valores de fechamento e de negócios de 150 ações do índice S&P 500 do primeiro semestre de 2010. Eles então desenvolveram filtros para selecionar apenas os tuítes relevantes para aquelas companhias durante o período selecionado. Por exemplo, se a Apple é a análise em questão então precisariam excluir as postagens relacionada à fruta.
A surpresa veio quando descobriram a correlação entre a quantidade de tuítes sobre o assunto e negócios com as ações. Além disso, perceberam que o preço das ações também tinha ligação, apesar de menor, com os tuítes.
Ainda assim, o modelo desenvolvido por eles mostra que mesmo essa pequena correlação pode ser explorada em uma estratégia de ações que supera outras já conhecidas.