Johan Bollen, Huina Mao, Xiao-Jun Zeng：Twitter mood predicts the stock market 网页链接

《推特情绪可预测股市》2008年，研究人员统计了近千万条推文所反映的大众情绪，依靠这套情绪数据，他们对道琼斯指数每日涨跌方向的预测准确率达到86.7%。有意思的是：具备预测效力的情绪并非愉悦感，而是内心平静度。

核心逻辑十分浅显：既然情绪会左右个体的决策，那么群体性情绪理应能够牵动整个市场的交易选择。

论文作者将每一条推文划分至六种情绪维度（平静、警觉、笃定、活力、友善、愉悦），构建出每日公众情绪时间序列，再借助格兰杰因果分析将该序列与道琼斯指数做交叉验证（该检验用于判断一个变量是否能在时间维度上系统性预判另一变量的走势）。

关键数据：1. 研究样本区间：2008年2月28日至12月19日2. 六种情绪里，仅有平静度具备市场预判能力，提前3至4天反映指数走势3. 愉悦感、传统正负情感综合指数均无任何预测效果4. 将平静度作为模型输入特征后，模型预判道琼斯单日涨跌方向的准确率达86.7%

客观局限说明：86.7%的准确率仅基于测试集测算，该测试集仅包含2008年12月15个交易日。样本量小、仅覆盖单一市场、仅一段短期时间窗口。论文本身测算得出，该优异结果纯粹靠随机运气实现的概率为3.4%。

但即便如此，2008年这份基于短期少量数据得出的微弱信号，放到如今已无法被忽视。X平台（原推特）承载着前所未有的海量金融信息，这种信息全民可获取的模式，彻底改变了市场获取资讯的方式。如今很难想象，有哪个交易市场会无视这类信息流，而大众情绪也持续通过信息流影响投资者的交易决策。

这篇论文是当下所有“情绪量化交易”研究的开山之作，仅凭这一点就值得一读。论文中仅15个交易日的回测结果早已失去参考价值，但它底层的核心逻辑，时至今日依旧成立。

补充注释1. X：即原社交平台Twitter，2023年更名X；2. Granger causality：格兰杰因果检验，经济学经典时序检验方法；3. backtest：回测，金融领域术语，指用历史数据验证模型预测效果。