In diesem Paper wird untersucht, ob und wie Echtzeit-Sentiment-Daten von StockTwits und Twitter mit der Liquidität am Aktienmarkt wechselwirken. Dabei stellt sich heraus, dass letztere durch die Stimmung der Marktteilnehmer beeinflusst wird. Extreme Sentiment-Level gehen demnach mit erhöhter Nachfrage und reduziertem Angebot an Liquidität einher, insbesondere bei stark bärischer Stimmung.

Kurzfristige Trader können davon profitieren, indem sie stark bullische und bärische Emotionen in sozialen Netzwerken als Echtzeit-Barometer für das baldige Ende von Momentum-Bewegungen einsetzen. Das gilt den Forschern zufolge vor allem dann, wenn das Sentiment einer Aktie im Zuge ihrer Momentum-Bewegung gegenüber ihrem Durchschnittswert mindestens dreimal so hoch ausfällt.

Phasen von Euphorie und Panik enden oft dann, wenn das Sentiment entsprechend extreme Werte erreicht. Demnach kann das Social Media Sentiment dazu eingesetzt werden, das Hoch einer Intraday-Euphorie oder das Tief einer Intraday-Panik zu erkennen. Im Anschluss daran dominiert das Mean-Reversion-Verhalten, wobei sich die Spreads zwischen An- und Verkaufskursen innerhalb von 30 Minuten nach dem Sentiment-Extrem einengen.

Neben den Untersuchungen der Autoren beinhaltet die Studie einen guten Überblick zu den zentralen Ergebnissen anderer Forschungsarbeiten mit Social-Media-Bezug aus den letzten 7 Jahren.

 

Fazit

Auf Intraday-Momentum-Bewegungen mit extremem Sentiment folgen oft ein Wiederanstieg der Liquidität und zunehmendes Mean-Reversion-Verhalten.

 

Quelle: Agrawal, S. / Azar, P. D. / Lo, A. W. / Singh, T. (2018), Momentum, Mean-Reversion and Social Media: Evidence from StockTwits and Twitter, MIT Laboratory for Financial Engineering & Sloan School of Management