Влияет ли лайк на публикацию Nike на цену ее акций?
Для тех из вас, кто знаком с Черным зеркалом, есть эпизод, который рисует будущее, в котором наше социально-экономическое процветание зависит от того, как наши сверстники воспринимают нас в социальных сетях. На самом деле мы не так уж далеки от этого будущего. У всех нас есть друг, который постоянно пытается выяснить, какую фотографию опубликовать, иногда некоторые из нас виноваты в том, что являются этим другом.
Социальные сети занимают такое сильное место в нашем обществе, что было бы смешно говорить, что они не имеют ни малейшего влияния на рынок. По данным Journalism.org, по состоянию на 2017 год две трети взрослых регулярно получают значительную часть своих новостей из социальных сетей.
Мое любопытство взяло верх надо мной, и мне пришлось поиграть с числами, чтобы увидеть, есть ли какие-либо корреляции, и мой анализ данных показывает, что да.
Тем не менее, есть много возможностей для улучшения.
Боты: сколько лайков от реальных пользователей?
Подразделения ритейлеров: А как насчет Nike Basketball? Найк Теннис? Мне еще предстоит учесть их вклад.
Новостные агентства. Как известно большинству инвесторов, заголовки известных новостных изданий, таких как The Wall Street Journal или The New York Times, играют на рынке огромную роль. Их интеграция потребует применения машинного обучения для оценки веса воздействия на основе заголовка и/или словесной формулировки всей статьи.
Другие источники присутствия в социальных сетях: в настоящее время присутствие в социальных сетях основано исключительно на лайках в Instagram. Я также планирую соответствующим образом интегрировать комментарии в Instagram, так как они требуют больше усилий, чем двойное нажатие. Кроме того, важную роль играют и другие медиа-платформы, такие как Facebook и Twitter. Должны ли все они иметь одинаковый вес? На основе пользователей?
Масштабирование социальных сетей: первоначально изменение процента присутствия в социальных сетях могло достигать 1000%. Когда я масштабировал количество активных пользователей в Instagram на момент публикации, процентные изменения снизились до мизерных долей процента. Но после умножения всех точек данных на 10 млн данные начали показывать многообещающие результаты.
Определение процентного изменения цены акций: приведенные выше результаты многообещающи, когда я определил процентное изменение как отклонение акций от среднего значения за четыре месяца. Однако если вместо этого мы уменьшим масштаб и зациклимся на рыночных данных за 2–3 года, результаты быстро станут искаженными. Некоторые параметры являются средними на основе квартала/квартала до даты, месяца/месяца до даты или недели/недели до даты.
Если вы хотите изучить эти результаты с другими ритейлерами, исходный код доступен на Python на моем Github. Этот проект продолжается, и если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, обратитесь к странице проекта на моем веб-сайте. Если у вас возникнут более сложные вопросы, не стесняйтесь обращаться ко мне по адресу [email protected].
