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05.04.2011 pte/Rudolf Felser

Börse 2.0: Tweets sagen Aktienkurse voraus

Es hat lange gedauert, bis die Kurznachrichten bei Twitter in bares Geld verwandelt werden konnten. Mittlerweile bescheren sie nicht nur den Plattformbetreibern wachsende Umsätze.

Darüber hinaus sagen die Tweets nun auch Aktienkurse voraus, womit sie den Usern zu Gewinnen verhelfen können. Die neue Web-Plattform TweetTrader von Wirtschaftswissenschaftlern der Technischen Universität München (TUM) liefert Prognosen auf Basis von Twitter-Meldungen zu allen Papieren im Index S&P 500 und zeigt dabei vielversprechende Ergebnisse. Im ersten Halbjahr 2010 hätten Spekulanten anhand der Vorhersagen eine durchschnittliche Rendite von bis zu 15 Prozent erzielt.

MASSEN MACHEN STIMMUNG "Welche Möglichkeiten gibt es sonst, sich ein Stimmungsbild zu einer Aktie zu verschaffen?", fragt TUM-Wirtschaftswissenschaftler Timm Sprenger im Gespräch mit der Nachrichtenagentur pressetext. Letztendlich spiegelt ein Aktienkurs die Meinung von Investoren und Analysten über die Perspektiven eines Titels wider und zeigt, ob ihm gute Entwicklungschancen eingeräumt werden oder ob sich schlechte Aussichten abzeichnen. Wollen sich die Anleger ein möglichst umfassendes Bild darüber verschaffen, liefert die Twitter-Analyse eine weitere Quelle, die Anzeichen für diese Stimmung liefert.

"Die Suche nach dem Heiligen Gral, der eine hundertprozentige Genauigkeit bei Aktien-Prognosen liefert, verläuft ergebnislos", sagt Sprenger. Die Backtests von TweetTrader haben aber gute Ergebnisse gezeigt. Die Masse an Nutzern und Informationen beim Microblogging-Dienst Twitter ist dafür ausschlaggebend. "Sie macht das ganze stark", unterstreicht der Experte. Darüber hinaus ist das Portal ein Nachrichten-Beschleuniger und eine schnelle Informationsgewinnung ist gerade am Aktienmarkt überaus wertvoll.

KAUFEN UND VERKAUFEN Für die Kursprognosen nutzt TweetTrader automatische Textanalyseverfahren, die täglich Tausende Kurznachrichten auswerten. Dabei kommen Filter-Regeln zum Einsatz, wie sie etwa in E-Mail-Spam-Filtern verwendet werden. Twitternde Investoren kennzeichnen ihre Nachrichten zu einzelnen Kursen in der Regel mit dem jeweiligen Aktiensymbol. Lern-Algorithmen werten schließlich aus, ob die Tweets etwa Kauf- oder Verkaufempfehlungen geben, und legen Gewichtungsfaktoren fest. "Kauf- oder Verkaufnachrichten bzw. nicht eindeutige Marktsignale wurden im Vorfeld von Hand kategorisiert", erklärt Sprenger. Der Algorithmus trainiert die manuell eingestellten Faktoren.

Das Stimmungsprofil von Twitter-Meldungen entwickelt sich ähnlich jenen von Aktienkursen und eilt ihnen sogar bis zu einen Tag voraus, wie die TUM-Wissenschaftler aufzeigen. Gibt ein Twitter-Nutzer häufig gute Aktienempfehlungen, hat er in der Regel mehr Follower und wird in Form von Re-Tweets öfter von anderen User zitiert. "Damit werden Tweets mit guten Empfehlungen bekräftigt und erhalten in der Gesamtanalyse ein stärkeres Gewicht", erläutert Sprenger. So nimmt die Zuverlässigkeit der Twitter-Prognosen sogar zu. (pte)

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