Big data e investimenti: l’analisi dei tweet per prevedere i cambi di rotta della volatilità nei mercati

Una ricerca condotta dal Laboratorio Sperimentale GAM Ca’ Foscari ha rivelato che l’analisi del “sentiment della società civile” rilevato via Twitter è in grado di anticipare con alto grado di accuratezza l’aumento della volatilità nei mercati azionari

La tecnologia digitale ricopre un ruolo sempre più centrale nell’industria del risparmio gestito. Negli ultimi le nuove applicazioni tecnologiche hanno messo a disposizione dei gestori di patrimoni nuovi e innovativi strumenti previsionali, in grado di fornire strumenti in grado di prevedere i cambi di rotta della volatilità nei mercati finanziari.

La collaborazione fra la branch italiana del gruppo GAM Investments e l’Università Ca’ Foscari di Venezia (Laboratorio di Economia Sperimentale GAM Ca’ Foscari) ha dato vita ad un progetto di ricerca volto ad identificare attraverso l’uso dei Big Data un indice in grado di anticipare l’inversione di segno della volatilità dei mercati azionari.

Alla base dell’indice elaborato dal gruppo di ricerca guidato dal professor Massimo Warglien, coordinatore del Laboratorio di Economia Sperimentale GAM Ca’ Foscari, vi è l’analisi del “sentiment della società civile”, rilevato – come ha spiegato lo stesso Warglien nel corso della presentazione della ricerca, questa mattina a Milano – attraverso l’analisi di migliaia di tweet.

Perché la scelta dei social?

“L’utilizzo dei social, nello specifico la celebre piattaforma Twitter, ci ha permesso di disporre di una fonte dati molto reattiva. La base dati rilevata via Twitter, inoltre, gode di particolare robustezza, proprietà fornita grazie al grande numero di fonti che utilizzano il social network”, ha spiegato Warglien.

Questa ricerca ha permesso alla squadra di ricercatori dell’Università veneziana quanto il sentiment d’incertezza “della società civile” si associa alla volatilità di mercato.

I risultati della ricerca

Il progetto ha aggregato e misurato tutti i dati raccolti su Twitter nel 2016 utilizzando la parola chiave “uncertainty”, declinata per aree geografiche e tipologie di incertezza. Partendo da queste premesse è stato costruito un indice relativo al 2016, un anno segnato da numerose fonti di incertezza, compresi i due sorprendenti esti del referendum inglese e delle elezioni presidenziali americane.

Un primo fine della ricerca è stato quello di indentificare segnali predittivi, in un modello VAR a parametri costanti, il segno della volatilità dei mercati azionari l’indice Twitter dell’Incertezza è stato utilizzato per predire gli indici di volatilità delle Borse inglese e americana (attraverso, rispettivamente, il VFTSE e il VIX).

Lo studio mostra che l’incertezza nella società civile consente di prevedere con un alto grado di accuratezza (79% e 84% per mercato Usa e Uk, rispettivamente) il segno della volatilità implicita nei mercati azionari.

E’ stata inoltre ricostruita una mappa delle vie di contagio fra i diversi mercati, incertezza politica e opinioni della società civile in Uk e USA. Infine, è stato possibile esplorare in maggior dettaglio alcune dinamiche di propagazione internazionale dell’incertezza.

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