El sentimiento del mercado (también conocido como atención del inversor ) es la actitud general predominante de los inversores en cuanto a la evolución anticipada de los precios en un mercado. [1] Esta actitud es la acumulación de una variedad de factores fundamentales y técnicos , incluidos el historial de precios, informes económicos, factores estacionales y eventos nacionales y mundiales.
Si los inversores esperan un movimiento alcista de los precios en el mercado de valores, se dice que el sentimiento es alcista . Por el contrario, si el sentimiento del mercado es bajista , la mayoría de los inversores esperan un movimiento de precios a la baja. Los participantes del mercado que mantienen un sentimiento estático, independientemente de las condiciones del mercado, se describen como permabulls y permabears respectivamente. El sentimiento del mercado generalmente se considera un indicador contrario : lo que la mayoría de la gente espera es algo bueno contra lo que apostar. Se utiliza el sentimiento del mercado porque se cree que es un buen predictor de los movimientos del mercado, especialmente cuando es más extremo. [2] El sentimiento muy bajista suele ir seguido de una subida del mercado más de lo normal y viceversa. [3]
El sentimiento del mercado se monitorea con una variedad de métodos técnicos y estadísticos, como el número de acciones que avanzan versus las que disminuyen y las comparaciones de nuevos máximos versus nuevos mínimos. Una gran parte del movimiento general de una acción individual se ha atribuido al sentimiento del mercado. [4] La demostración de la situación por parte del mercado de valores a menudo se describe como todos los barcos flotan o se hunden con la marea , en la popular frase de Wall Street " la tendencia es tu amiga ". En la última década, también se sabe que los inversores miden el sentimiento del mercado mediante el uso de análisis de noticias , que incluyen análisis de sentimiento sobre historias textuales sobre empresas y sectores.
Teoría de la atención al inversionista
Un hilo particular de la literatura científica conecta los resultados de las finanzas conductuales , los cambios en la atención de los inversores en los mercados financieros y los principios fundamentales de la fijación de precios de los activos : Barberis et al. (1998), [5] Barberis & Thaler (2003), [6] y Baker & Wurgler (2007). [7] Los autores sostienen que los patrones de comportamiento de los inversores minoristas tienen un impacto significativo en la rentabilidad del mercado. Hoy en día se conocen al menos cinco enfoques principales para medir la atención de los inversores en la literatura científica: medidas basadas en el mercado financiero, índices de sentimiento basados en encuestas, datos textuales de sentimiento de recursos en línea especializados, comportamiento de búsqueda en Internet y factores no económicos.
Primer enfoque
Según el primer enfoque , la atención de los inversores puede aproximarse con medidas particulares basadas en el mercado financiero . Según Gervais et al. (2001) [8] y Hou et al. (2009), [9] el volumen de operaciones es un buen indicador del sentimiento de los inversores. Un volumen de negociación alto (bajo) en una acción en particular conduce a la apreciación (depreciación) de su precio. También se informa que los rendimientos extremos a un día llaman la atención de los inversores (Barber & Odean (2008) [10] ). Los comerciantes de ruido tienden a comprar (vender) acciones con rendimientos altos (bajos). Whaley (2001) [11] y Baker & Wurgler (2007) [7] sugieren el índice de volatilidad ( VIX ) del Chicago Board Options Exchange (CBOE ) como una medida alternativa del sentimiento del mercado. Credit Suisse Fear Barometer (CSFB) se basa en los precios de collares de prima cero que vencen en tres meses. Este índice a veces se usa como una alternativa al índice VIX. [12] El indicador Acertus Market Sentiment Indicator (AMSI) incorpora cinco variables (en orden descendente de ponderación en el indicador): relación precio / beneficio (una medida de las valoraciones del mercado de valores); impulso de los precios (una medida de la psicología del mercado); Volatilidad realizada (una medida del riesgo histórico reciente); Rentabilidad de bonos de alto rendimiento (una medida del riesgo crediticio); y el diferencial TED (una medida del riesgo financiero sistémico). Cada uno de estos factores proporciona una medida del sentimiento del mercado a través de una lente única, y juntos pueden ofrecer un indicador más sólido del sentimiento del mercado. [13] Se informó que el descuento de fondos cerrados (el caso en el que el valor liquidativo de un fondo mutuo no es igual a su precio de mercado) es una posible medida de la atención de los inversores (Zweig (1973) [14] y Lee et al. (1991) ) [15] ).
Los estudios sugieren una evidencia de que los cambios en los descuentos de los fondos cerrados están altamente correlacionados con las fluctuaciones en el sentimiento de los inversores. Brown y col. (2003) [16] investigan el flujo diario de fondos mutuos como posible medida de atención de los inversores. [17] Según Da et al. (2014), [12] "... los inversores individuales cambian de fondos de acciones a fondos de bonos cuando la confianza negativa es alta". La prima por dividendo (la diferencia entre las relaciones promedio contable-mercado de acciones que pagan y no pagan dividendos) puede ser un buen indicador de la confianza de los inversores (Baker & Wurgler (2004) [18] y Vieira (2011) [19] ). . También se informa que los datos sobre las operaciones de los inversores minoristas pueden representar la atención de los inversores (Kumar y Lee (2006) [20] ). El estudio muestra que las transacciones de los inversores minoristas "... están correlacionadas sistemáticamente, es decir, los individuos compran (o venden) acciones en conjunto". La oferta pública inicial (OPI) de una empresa genera una gran cantidad de información que potencialmente se puede utilizar para representar el sentimiento de los inversores. Ljungqvist y col. (2006) [21] y Baker & Wurgler (2007) [7] informan que los rendimientos del primer día de las OPI y el volumen de las OPI son los candidatos más prometedores para predecir la atención de los inversores a una acción en particular. No es sorprendente que las altas inversiones en publicidad de una empresa en particular den como resultado una mayor atención de los inversores a las acciones correspondientes (Grullon et al. (2004) [22] ). Los autores de Chemmanur & Yan (2009) [23] proporcionan una evidencia de que "... una mayor cantidad de publicidad se asocia con una mayor rentabilidad de las acciones en el año publicitario, pero una menor rentabilidad de las acciones en el año posterior al año publicitario" . Baker & Wurgler (2007) [7] informa de problemas de renta variable sobre el índice total de nuevas emisiones, datos sobre transacciones con información privilegiada y otros indicadores financieros para que sean útiles en el procedimiento de medición de la atención de los inversores.
Todas las medidas basadas en el mercado mencionadas anteriormente tienen un inconveniente importante. En particular, según Da et al. (2014): [12] "Aunque las medidas basadas en el mercado tienen la ventaja de estar fácilmente disponibles con una frecuencia relativamente alta, tienen la desventaja de ser el resultado de equilibrio de muchas fuerzas económicas distintas del sentimiento de los inversores". En otras palabras, uno nunca puede estar seguro de que un indicador de mercado en particular fue impulsado debido a la atención de los inversores. Además, algunos indicadores pueden funcionar de forma procíclica. Por ejemplo, un alto volumen de operaciones puede llamar la atención de un inversor. Como resultado, el volumen de operaciones crece aún más. Esto, a su vez, lleva a una mayor atención de los inversores. En general, los indicadores basados en el mercado están desempeñando un papel muy importante en la medición de la atención de los inversores. Sin embargo, un inversor siempre debe intentar asegurarse de que ninguna otra variable pueda impulsar el resultado.
Segunda forma
La segunda forma de representar la atención de los inversores puede ser utilizar índices de sentimiento basados en encuestas . Entre los índices más conocidos cabe mencionar el Índice de sentimiento del consumidor de la Universidad de Michigan , el Índice de confianza del consumidor de The Conference Board y el Índice de optimismo del inversor UBS / Gallup. El índice de sentimiento del consumidor de la Universidad de Michigan se basa en al menos 500 entrevistas telefónicas. La encuesta contiene cincuenta preguntas fundamentales. [24] El índice de confianza del consumidor tiene diez veces más encuestados (5000 hogares). Sin embargo, la encuesta consta de solo cinco preguntas principales relacionadas con las condiciones comerciales, laborales y de ingresos. Las preguntas se pueden responder con solo tres opciones: "positivo", "negativo" o "neutral". [25] Se entrevistó a una muestra de 1000 hogares con inversiones totales iguales o superiores a $ 10,000 para construir el índice de optimismo del inversor de UBS / Gallup. [26] Se informó que los índices de sentimiento basados en encuestas mencionados anteriormente eran buenos predictores de los indicadores del mercado financiero (Brown & Cliff (2005) [27] ). Sin embargo, según Da et al. (2014), [12] el uso de dichos índices de sentimiento puede tener restricciones importantes. Primero, la mayoría de los conjuntos de datos basados en encuestas están disponibles con una frecuencia semanal o mensual. Al mismo tiempo, la mayoría de las medidas alternativas de sentimiento están disponibles con una frecuencia diaria. En segundo lugar, existe un pequeño incentivo para que los encuestados respondan a las preguntas en tales encuestas con cuidado y veracidad (Singer (2002) [28] ). En resumen, los índices de opinión basados en encuestas pueden ser útiles para predecir indicadores financieros. Sin embargo, el uso de dichos índices tiene inconvenientes específicos y puede estar limitado en algunos casos.
Tercera direccion
Bajo la tercera dirección , los investigadores proponen utilizar la minería de texto y los algoritmos de análisis de sentimientos para extraer información sobre el estado de ánimo de los inversores de las redes sociales, plataformas de medios, blogs, artículos de periódicos y otras fuentes relevantes de datos textuales (a veces denominadas análisis de noticias ). Un hilo de publicaciones (Barber & Odean (2008), [10] Dougal et al. (2012), [29] y Ahern & Sosyura (2015) [30] ) reportan una influencia significativa de artículos financieros y noticias sensacionales en el comportamiento de precios de las acciones. Tampoco es sorprendente que fuentes de noticias tan populares como Wall Street Journal , New York Times o Financial Times tengan una profunda influencia en el mercado. La fuerza del impacto puede variar entre diferentes columnistas incluso dentro de una revista en particular (Dougal et al. (2012) [29] ). Tetlock (2007) [31] sugiere una medida exitosa del estado de ánimo de los inversores contando el número de palabras "negativas" en una popular columna del Wall Street Journal "Al corriente del mercado". Zhang y col. (2011) [32] y Bollen et al. (2011) [33] informan que Twitter es una fuente extremadamente importante de datos de sentimiento, que ayuda a predecir los precios de las acciones y la volatilidad. La forma habitual de analizar la influencia de los datos de las plataformas de microblogueo en el comportamiento de los precios de las acciones es construir índices especiales de seguimiento del estado de ánimo.
La forma más sencilla sería contar el número de palabras "positivas" y "negativas" en cada tweet relevante y construir un indicador combinado basado en estos datos. Nasseri y col. (2014) [34] informa sobre el poder predictivo de los datos de StockTwits (plataforma similar a Twitter especializada en el intercambio de opiniones relacionadas con el comercio) con respecto al comportamiento de los precios de las acciones. Una forma alternativa, pero más exigente, es involucrar a expertos humanos para que anoten una gran cantidad de tweets con los movimientos de acciones esperados y luego construir un modelo de aprendizaje automático para la predicción. La aplicación de la metodología de estudio de eventos al estado de ánimo de Twitter muestra una correlación significativa con los retornos anormales acumulativos (Sprenger et al. (2014), [35] Ranco et al. (2015) , [36] Gabrovšek et al. (2017) [37] ). Karabulut (2013) [38] informa que Facebook es una buena fuente de información sobre el estado de ánimo de los inversores. En general, las redes sociales más populares, las plataformas de medios relacionados con las finanzas, las revistas y los diarios pueden ser una fuente valiosa de datos sobre sentimientos, resumidos en Peterson (2016). [39] Sin embargo, es importante notar que es relativamente más difícil recolectar este tipo de datos (en la mayoría de los casos, un investigador necesita un software especial). Además, el análisis de dichos datos también puede requerir un aprendizaje profundo de las máquinas y conocimientos de minería de datos (Hotho et al. (2005) [40] ).
Cuarto camino
La cuarta vía es una fuente importante de información sobre la atención de los inversores que es el comportamiento de búsqueda en Internet de los hogares. Este enfoque está respaldado por los resultados de Simon (1955), [41] quien concluye que las personas comienzan su proceso de toma de decisiones recopilando información relevante. Los datos disponibles públicamente sobre los volúmenes de búsqueda para la mayoría de los servicios de búsqueda en Internet comienzan en el año 2004. Desde entonces, muchos autores demostraron la utilidad de estos datos para predecir la atención de los inversores y los rendimientos del mercado (Da et al. (2014), [12] Preis et al. . (2013), [42] y Curme et al. (2014) [43] ). La mayoría de los estudios utilizan el servicio Google Trends (GT) para extraer datos del volumen de búsqueda e investigar la atención de los inversores. La utilidad de los datos de búsqueda en Internet también se demostró con base en Yahoo! Datos corporativos (Bordino et al. (2012) [44] ). La aplicación de datos de búsqueda en Internet da resultados prometedores para resolver diferentes problemas financieros. Los autores en Kristoufek (2013b) [45] discuten la aplicación de datos GT en el problema de diversificación de carteras . El procedimiento de diversificación propuesto en el documento se basa en el supuesto de que la popularidad de una acción en particular en las consultas de Internet está correlacionada con el riesgo de esta acción. El autor informa que dicho procedimiento de diversificación ayuda a mejorar significativamente la rentabilidad de la cartera. Da et al. (2014) [12] y Dimpfl y Jank (2015) [46] investigan el poder predictivo de los datos de GT para las dos medidas de volatilidad más populares: la volatilidad realizada (RV) y el índice de volatilidad del mercado diario CBOE ( VIX ). Ambos estudios informan una dependencia positiva y significativa entre los datos de búsqueda de Internet y las medidas de volatilidad. Bordino y col. (2012) [44] y Preis et al. (2010) [47] revelan la capacidad de los datos de búsqueda en Internet para predecir los volúmenes de negociación en los mercados de valores de EE. UU. Según Bordino et al. (2012), [44] "... los volúmenes de consultas anticipan en muchos casos picos de negociación en un día o más". Algunos investigadores encuentran la utilidad de los datos GT para predecir la volatilidad en el mercado de divisas (Smith (2012) [48] ). Un papel cada vez más importante de los datos de búsqueda de Internet es admitido en criptomoneda (por ejemplo Bitcoin ) precios de predicción (Kristoufek (2013a) [49] ). También se informa que los datos de Google Trends son un buen predictor de los flujos diarios de fondos mutuos . Da et al. (2014) [12] concluye que este tipo de datos de sentimiento "... tiene un poder predictivo incremental significativo para las futuras innovaciones en el flujo de fondos diario de los fondos de acciones y bonos". Otra fuente prometedora de datos de búsqueda en Internet es el número de visitas a páginas de Wikipedia relacionadas con las finanzas (estadísticas de páginas de Wikipedia [50] ) (Moat et al. (2013) [51] y Kristoufek (2013a) [49] ). En resumen, el comportamiento de búsqueda en Internet de los hogares es un indicador relativamente nuevo y prometedor de la atención de los inversores. Este tipo de datos de sentimiento no requiere información adicional de otras fuentes y se puede utilizar en estudios científicos de forma independiente.
Quinta fuente
Por último, la quinta fuente de atención de los inversores también puede depender de algunos factores no económicos . Todos los días, muchos eventos no económicos (por ejemplo, noticias, clima, estado de salud, etc.) influyen en nuestro estado de ánimo, lo que, en definitiva, influye en el nivel de nuestra aversión al riesgo y comportamiento comercial. Edmans y col. (2007) [52] examinan la influencia de los eventos deportivos en el comportamiento comercial de los inversores. Los autores informan una fuerte evidencia de rendimientos de acciones anormalmente negativos después de pérdidas en las principales competiciones de fútbol. El efecto de pérdida también es válido después de los partidos internacionales de cricket, rugby y baloncesto. Kaplanski y Levy (2010) [53] investigan la influencia de las malas noticias (desastres de aviación) en los precios de las acciones. Los autores concluyen que una mala noticia (por ejemplo, sobre un desastre de aviación) puede provocar una caída significativa en la rentabilidad de las acciones (especialmente para las acciones pequeñas y riesgosas). La evidencia de que el número de minutos de luz solar en un día en particular influye en el comportamiento de un comerciante se presenta en Akhtari (2011) [54] y Hirshleifer & Shumway (2003). [55] Los autores concluyen que el "efecto de la luz solar" es estadísticamente significativo y robusto para diferentes especificaciones de modelos. La influencia de la temperatura en la rentabilidad de las acciones se analiza en Cao y Wei (2005). [56]
Según los resultados del estudio mencionado, existe una dependencia negativa entre la temperatura y los rendimientos de las existencias en todo el rango de temperatura (es decir, los rendimientos son mayores cuando hace frío). Un trastorno afectivo estacional (SAD) también es conocido por ser un predictor de estado de ánimo de los inversores (Kamstra et al. (2003) [57] ). Este es un resultado esperado porque SAD incorpora la información sobre las condiciones climáticas. Algunos investigadores van aún más lejos y revelan la dependencia entre las fases lunares y los rendimientos del mercado de valores (Yuan et al. (2006) [58] ). Según Dichev & Janes (2001): [59] "... los retornos en los 15 días alrededor de las fechas de luna nueva son aproximadamente el doble de los retornos en los 15 días alrededor de las fechas de luna llena". Incluso se informa que la actividad geomagnética tiene una influencia (correlacionada negativamente) en los rendimientos de las acciones (C. Robotti (2003). [60] En resumen, los eventos no económicos tienen una influencia significativa en el comportamiento de los comerciantes. Un inversor esperaría altos rendimientos de mercado en un día soleado pero fresco, quince días alrededor de una luna nueva, sin actividad geomagnética significativa, preferiblemente el día después de una victoria en un evento deportivo importante. En la mayoría de los casos, estos datos deben tratarse como un complemento para medir la atención de los inversores, pero no como totalmente independiente.
Mercados de divisas
Existen indicadores adicionales para medir el sentimiento específicamente en los mercados Forex . Aunque el mercado Forex está descentralizado (no se negocia en una bolsa central), [61] varias empresas de corretaje de divisas minoristas publican ratios de posicionamiento (similares al ratio Put / Call) y otros datos sobre el comportamiento comercial de sus propios clientes. [62] [63] [64] Dado que la mayoría de los comerciantes minoristas de divisas no tienen éxito, [65] las medidas de la confianza del mercado Forex se utilizan normalmente como indicadores contrarios . [66] Algunos investigadores informan que los datos de búsqueda en Internet (por ejemplo, Google Trends ) son útiles para predecir la volatilidad en los mercados de divisas. [48] Se informa que los datos de búsqueda en Internet y los datos de visitas a páginas de Wikipedia (relevantes) son útiles en la previsión de precios de criptomonedas (por ejemplo, Bitcoin ). [49]
Ver también
- Indicador de sentimiento del mercado de Acertus (AMSI)
- Tendencia del mercado
- Punto de pivote (mercado de valores)
- Análisis de los sentimientos
- Conducta economica
- Análisis de comportamiento de mercados
- Teoría del portafolio de comportamiento
- Estrategia de comportamiento
Referencias
- ^ "Definición de sentimiento del mercado" . Investopedia.
- ^ Sentimiento: ¿un cambio significativo para las acciones alcistas? | Buscando Alfa Buscando Alfa
- ^ "| AAII: La Asociación Americana de Inversores Individuales" . Asociación Estadounidense de Inversores Individuales .
- ^ Thomas Dorsey, Gráficos de puntos y figuras , el sentimiento tiene una " influencia del 66% en el movimiento general de una acción individual "
- ^ Barberis, Nicholas; Shleifer, Andrei; Vishny, Robert W. (1998). "Un modelo de sentimiento de los inversores". Revista de Economía Financiera . 49 (3): 307–343. doi : 10.1016 / S0304-405X (98) 00027-0 . S2CID 154782800 .
- ^ Barberis, Nicholas; Thaler, Richard (1 de enero de 2003). Finance, BT - Manual de economía de (ed.). Mercados financieros y fijación de precios de activos . Mercados financieros y fijación de precios de activos. 1, Parte B. Elsevier. págs. 1053–1128. doi : 10.1016 / S1574-0102 (03) 01027-6 . ISBN 9780444513632.
- ^ a b c d Baker, Malcolm; Wurgler, Jeffrey (2007). "Sentimiento del inversor en el mercado de valores" . Revista de perspectivas económicas . 21 (2): 129-152. doi : 10.1257 / jep.21.2.129 .
- ^ Gervais, Simon; Kaniel, Ron; Mingelgrin, Dan H. (1 de junio de 2001). "La prima de retorno de alto volumen". La Revista de Finanzas . 56 (3): 877–919. CiteSeerX 10.1.1.540.2997 . doi : 10.1111 / 0022-1082.00349 . ISSN 1540-6261 .
- ^ Hou, Kewei; Xiong, Wei; Peng, Lin (16 de enero de 2009). "Una historia de dos anomalías: las implicaciones de la atención de los inversores para el precio y el impulso de las ganancias". Rochester, NY: Red de Investigación en Ciencias Sociales. SSRN 976394 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ a b Barber, Brad M .; Odean, Terrance (1 de abril de 2008). "Todo lo que brilla: el efecto de la atención y las noticias sobre el comportamiento de compra de los inversores individuales e institucionales". Revisión de estudios financieros . 21 (2): 785–818. doi : 10.1093 / rfs / hhm079 . ISSN 0893-9454 .
- ^ Whaley, Robert E (1 de marzo de 2000). "El indicador del miedo del inversor" . El diario de gestión de carteras . 26 (3): 12-17. doi : 10.3905 / jpm.2000.319728 . ISSN 0095-4918 . S2CID 154699901 .
- ^ a b c d e f g Da, Zhi; Engelberg, Joseph; Gao, Pengjie (17 de octubre de 2014). "La suma de todos los precios de los activos y el sentimiento de los inversores de FEARS" . Revisión de estudios financieros . 28 (1): 1–32. doi : 10.1093 / rfs / hhu072 . ISSN 0893-9454 .
- ^ "Un nuevo indicador de sentimiento del mercado" . Revista de índices.
- ^ Zweig, Martin E. (1973). "Un modelo predictivo del precio de las acciones de las expectativas del inversor utilizando primas de fondos cerrados". La Revista de Finanzas . 28 (1): 67–78. doi : 10.1111 / j.1540-6261.1973.tb01346.x . JSTOR 2978169 .
- ^ Lee, Charles; Shleifer, Andrei; Thaler, Richard (1991). "Sentimiento de los inversores y el rompecabezas de fondos cerrados" . Revista de Finanzas . 46 (1): 75–109. doi : 10.1111 / j.1540-6261.1991.tb03746.x .
- ^ Brown, Stephen J .; Goetzmann, William N .; Hiraki, Takato; Shirishi, Noriyoshi; Watanabe, Masahiro (febrero de 2003). "Sentimiento de los inversores en los flujos de fondos mutuos diarios japoneses y estadounidenses" . Documento de trabajo NBER No. 9470 . doi : 10.3386 / w9470 .
- ^ Inversores de fondos sombríos - MarketWatch
- ^ Baker, Malcolm; Wurgler, Jeffrey (2004). "Dividendos que aparecen y desaparecen: el vínculo con los incentivos de catering" (PDF) . Revista de Economía Financiera . 73 (2): 271–288. doi : 10.1016 / j.jfineco.2003.08.001 . S2CID 18519141 .
- ^ Elisabete Simões Vieira (18 de octubre de 2011). "El sentimiento de los inversores y la reacción del mercado a las noticias de dividendos: evidencia europea". Finanzas gerenciales . 37 (12): 1213-1245. doi : 10.1108 / 03074351111175100 . hdl : 10773/6575 . ISSN 0307-4358 .
- ^ Kumar, Alok; Lee, Charles Mc (1 de octubre de 2006). "Sentimiento del inversor minorista y cambios de rendimiento". La Revista de Finanzas . 61 (5): 2451–2486. doi : 10.1111 / j.1540-6261.2006.01063.x . ISSN 1540-6261 .
- ^ Ljungqvist, Alexander; Singh, Rajdeep; Nanda, Vikram K. (6 de noviembre de 2003). "Mercados calientes, sentimiento de los inversores y precios de OPI". Rochester, NY: Red de Investigación en Ciencias Sociales. SSRN 282293 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ Grullon, Gustavo; Kanatas, George; Weston, James P. (1 de abril de 2004). "Publicidad, amplitud de propiedad y liquidez". Revisión de estudios financieros . 17 (2): 439–461. doi : 10.1093 / rfs / hhg039 . ISSN 0893-9454 .
- ^ Chemmanur, Thomas J .; Yan, An (14 de enero de 2010). "Publicidad, reconocimiento de inversores y devolución de acciones" . Serie de documentos de trabajo de la SSRN . doi : 10.2139 / ssrn.1536753 . ISSN 1556-5068 .
- ^ "Encuestas a consumidores" . www.sca.isr.umich.edu . Consultado el 26 de abril de 2016 .
- ^ "Consumer Confidence Index® | The Conference Board" . www.conference-board.org . Consultado el 26 de abril de 2016 .
- ^ "Índice de optimismo del inversor de UBS / Gallup" . ciser.cornell.edu . Consultado el 26 de abril de 2016 .
- ^ Brown, Gregory W .; Cliff, Michael T. (1 de enero de 2005). "Sentimiento del inversor y valoración de activos". El diario de negocios . 78 (2): 405–440. CiteSeerX 10.1.1.196.6127 . doi : 10.1086 / 427633 . JSTOR 10.1086 / 427633 .
- ^ Cantante, Eleanor (1 de enero de 2002). "El uso de incentivos para reducir la falta de respuesta en las encuestas de hogares" . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ a b Dougal, Casey; Engelberg, Joseph; García, Diego; Parsons, Christopher A. (1 de marzo de 2012). "Periodistas y Bolsa de Valores". Revisión de estudios financieros . 25 (3): 639–679. doi : 10.1093 / rfs / hhr133 . ISSN 0893-9454 .
- ^ Ahern, Kenneth R .; Sosyura, Denis (24 de enero de 2015). "Se rumorea: sensacionalismo en los medios financieros". Revisión de estudios financieros . 28 (7): 2050-2093. CiteSeerX 10.1.1.650.9703 . doi : 10.1093 / rfs / hhv006 . ISSN 0893-9454 .
- ^ Tetlock, Paul C. (1 de junio de 2007). "Dar contenido al sentimiento de los inversores: el papel de los medios en el mercado de valores". La Revista de Finanzas . 62 (3): 1139-1168. doi : 10.1111 / j.1540-6261.2007.01232.x . ISSN 1540-6261 .
- ^ Zhang, Xue; Fuehres, Hauke; Gloor, Peter A. (1 de enero de 2011). "Predecir los indicadores del mercado de valores a través de Twitter" Espero que no sea tan malo como me temo " " . Procedia - Ciencias sociales y del comportamiento . Segunda Conferencia de Redes de Innovación Colaborativa - COINs2010. 26 : 55–62. doi : 10.1016 / j.sbspro.2011.10.562 .
- ^ Bollen, Johan; Mao, Huina; Zeng, Xiao-Jun (2011). "El estado de ánimo de Twitter predice el mercado de valores". Revista de Ciencias Computacionales . 2 (1): 1–8. arXiv : 1010.3003 . doi : 10.1016 / j.jocs.2010.12.007 . ISSN 1877-7503 . S2CID 14727513 .
- ^ Nasseri, Alya Al; Tucker, Allan; Cesare, Sergio de (8 de octubre de 2014). Džeroski, Sašo; Panov, Panče; Kocev, Dragi; Todorovski, Ljupčo (eds.). Análisis de Big Data de StockTwits para predecir sentimientos en el mercado de valores . Apuntes de conferencias en Ciencias de la Computación. Springer International Publishing. págs. 13-24. doi : 10.1007 / 978-3-319-11812-3_2 . ISBN 9783319118116.
- ^ Sprenger, Timm O .; Tumasjan, Andranik; Sandner, Philipp G .; Welpe, Isabell M. (1 de noviembre de 2014). "Tweets y oficios: el contenido informativo de los microblogs bursátiles". Gestión financiera europea . 20 (5): 926–957. doi : 10.1111 / j.1468-036x.2013.12007.x . ISSN 1468-036X .
- ^ Ranco, Gabriele; Aleksovski, Darko; Caldarelli, Guido; Grčar, Miha; Mozetič, Igor (21 de septiembre de 2015). "Los efectos del sentimiento de Twitter sobre la rentabilidad de las acciones" . PLOS ONE . 10 (9): e0138441. arXiv : 1506.02431 . Código Bibliográfico : 2015PLoSO..1038441R . doi : 10.1371 / journal.pone.0138441 . ISSN 1932-6203 . PMC 4577113 . PMID 26390434 .
- ^ Gabrovšek, Peter; Aleksovski, Darko; Mozetič, Igor; Grčar, Miha (24 de febrero de 2017). "Sentimiento de Twitter en torno a los eventos de anuncio de ganancias" . PLOS ONE . 12 (2): e0173151. arXiv : 1611.02090 . Código Bib : 2017PLoSO..1273151G . doi : 10.1371 / journal.pone.0173151 . ISSN 1932-6203 . PMC 5325598 . PMID 28235103 .
- ^ Karabulut, Yigitcan (13 de agosto de 2013). "¿Puede Facebook predecir la actividad del mercado de valores?". Rochester, NY: Red de Investigación en Ciencias Sociales. SSRN 1919008 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ Peterson, Richard (21 de marzo de 2016). Operar en base al sentimiento: el poder de las mentes sobre los mercados . John Wiley e hijos. ISBN 9781119122760.
- ^ Hotho, Andreas; Nürnberger, Andreas; Paaß, Gerhard (1 de enero de 2005). "Un breve estudio de la minería de textos". Foro LDV - Revista GLDV de Lingüística Computacional y Tecnología del Lenguaje . CiteSeerX 10.1.1.153.6679 .
- ^ Simon, Herbert A. (1 de enero de 1955). "Un modelo de comportamiento de elección racional" . The Quarterly Journal of Economics . 69 (1): 99-118. doi : 10.2307 / 1884852 . JSTOR 1884852 .
- ^ Preis, Tobías; Foso, Helen Susannah; Stanley, H. Eugene (25 de abril de 2013). "Cuantificación del comportamiento comercial en los mercados financieros mediante Google Trends" . Informes científicos . 3 : 1684. Código Bibliográfico : 2013NatSR ... 3E1684P . doi : 10.1038 / srep01684 . ISSN 2045-2322 . PMC 3635219 . PMID 23619126 .
- ^ Curme, Chester; Preis, Tobías; Stanley, H. Eugene; Foso, Helen Susannah (12 de agosto de 2014). "Cuantificar la semántica del comportamiento de búsqueda antes de que se mueva la bolsa" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 111 (32): 11600-11605. Código bibliográfico : 2014PNAS..11111600C . doi : 10.1073 / pnas.1324054111 . ISSN 0027-8424 . PMC 4136609 . PMID 25071193 .
- ^ a b c Bordino, Ilaria; Battiston, Stefano; Caldarelli, Guido; Cristelli, Matthieu; Ukkonen, Antti; Weber, Ingmar (19 de julio de 2012). "Las consultas de búsqueda web pueden predecir los volúmenes del mercado de valores" . PLOS ONE . 7 (7): e40014. arXiv : 1110.4784 . Código bibliográfico : 2012PLoSO ... 740014B . doi : 10.1371 / journal.pone.0040014 . ISSN 1932-6203 . PMC 3400625 . PMID 22829871 .
- ^ Kristoufek, Ladislav (19 de septiembre de 2013). "¿Pueden las consultas de búsqueda de Tendencias de Google contribuir a la diversificación del riesgo?" . Informes científicos . 3 : 2713. arXiv : 1310.1444 . Código Bibliográfico : 2013NatSR ... 3E2713K . doi : 10.1038 / srep02713 . ISSN 2045-2322 . PMC 3776958 . PMID 24048448 .
- ^ Dimpfl, Thomas; Jank, Stephan (6 de junio de 2012). "¿Pueden las consultas de búsqueda en Internet ayudar a predecir la volatilidad del mercado de valores?". Rochester, NY: Red de Investigación en Ciencias Sociales. SSRN 1941680 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ Preis, Tobías; Reith, Daniel; Stanley, H. Eugene (28 de diciembre de 2010). "Dinámica compleja de nuestra vida económica en diferentes escalas: conocimientos de los datos de consulta del motor de búsqueda" . Transacciones filosóficas de la Royal Society of London A: Ciencias matemáticas, físicas y de ingeniería . 368 (1933): 5707–5719. Código Bibliográfico : 2010RSPTA.368.5707P . doi : 10.1098 / rsta.2010.0284 . ISSN 1364-503X . PMID 21078644 .
- ^ a b Smith, Geoffrey Peter (1 de junio de 2012). "Actividad de búsqueda de Google en Internet y predicción de volatilidad en el mercado de divisas". Cartas de investigación financiera . 9 (2): 103-110. doi : 10.1016 / j.frl.2012.03.003 .
- ^ a b c Kristoufek, Ladislav (1 de enero de 2013). "Bitcoin se encuentra con Google Trends y Wikipedia: cuantificando la relación entre los fenómenos de la era de Internet" . Informes científicos . 3 : 3415. Código Bibliográfico : 2013NatSR ... 3E3415K . doi : 10.1038 / srep03415 . ISSN 2045-2322 . PMC 3849639 . PMID 24301322 .
- ^ "Análisis de páginas vistas" . tools.wmflabs.org . Consultado el 26 de abril de 2016 .
- ^ Foso, Helen Susannah; Curme, Chester; Avakian, Adam; Kenett, Dror Y .; Stanley, H. Eugene; Preis, Tobias (8 de mayo de 2013). "Cuantificar los patrones de uso de Wikipedia antes de que se mueva el mercado de valores" . Informes científicos . 3 : 1801. Código bibliográfico : 2013NatSR ... 3E1801M . doi : 10.1038 / srep01801 . ISSN 2045-2322 . PMC 3647164 .
- ^ Edmans, Alex; García, Diego; Norli, Øyvind (1 de agosto de 2007). "Sentimiento deportivo y rentabilidad de las acciones". La Revista de Finanzas . 62 (4): 1967–1998. CiteSeerX 10.1.1.323.2017 . doi : 10.1111 / j.1540-6261.2007.01262.x . ISSN 1540-6261 .
- ^ Kaplanski, Guy; Levy, Haim (1 de febrero de 2010). "Sentimiento y precios de las acciones: el caso de los desastres de la aviación". Revista de Economía Financiera . 95 (2): 174-201. doi : 10.1016 / j.jfineco.2009.10.002 . S2CID 141066554 .
- ^ Akhtari, Mitra (29 de mayo de 2011). "Reevaluación del efecto del clima: precios de las acciones y clima de Wall Street" . Revisión Económica de Pregrado . 7 (1).
- ^ Hirshleifer, David; Shumway, Tyler (1 de enero de 2003). "Buen día de sol: la rentabilidad de las acciones y el clima". La Revista de Finanzas . 58 (3): 1009–1032. doi : 10.1111 / 1540-6261.00556 . JSTOR 3094570 .
- ^ Cao, Melanie; Wei, Jason (1 de junio de 2005). "Rentabilidad del mercado de valores: una nota sobre la anomalía de la temperatura". Revista de banca y finanzas . 29 (6): 1559-1573. doi : 10.1016 / j.jbankfin.2004.06.028 .
- ^ Kamstra, Mark J .; Kramer, Lisa A .; Levi, Maurice D. (1 de octubre de 2003). "Winter Blues: un ciclo de mercado de valores triste". Rochester, NY: Red de Investigación en Ciencias Sociales. SSRN 208622 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ Zheng, Lu; Yuan, Kathy; Zhu, Qiaoqiao (5 de septiembre de 2001). "¿Los inversores están deslumbrados? - Fases lunares y rendimientos de las acciones". Rochester, NY: Red de Investigación en Ciencias Sociales. SSRN 283156 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ Dichev, Ilia D .; Janes, Troy D. (1 de agosto de 2001). "Efectos del ciclo lunar en la rentabilidad de las acciones". Rochester, NY: Red de Investigación en Ciencias Sociales. SSRN 281665 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ Robotti, Cesare; Krivelyova, Anya (1 de octubre de 2003). "Jugando sobre el terreno: tormentas geomagnéticas y bolsa". Rochester, NY: Red de Investigación en Ciencias Sociales. SSRN 375702 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ "Definición de mercado descentralizado" .
- ^ "Ratios de posición abierta de Oanda Forex" .
- ^ "Índice de sentimiento SWFX" .
- ^ "Índice de sentimiento de ForexBold Realtime Brokers" .
- ^ Finberg, Ron (18 de mayo de 2014). "Informe final de rentabilidad de Forex minorista de Estados Unidos del primer trimestre de 2014" . forexmagnates.com . Magnates de Forex . Consultado el 19 de julio de 2014 . CS1 maint: parámetro desalentado ( enlace )
- ^ "Libro blanco de Sentiment Trading" (PDF) .