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Prédire la bourse avec Twitter ?

Le sujet date de 2010 et était paru sur Rue89, mais aussi rnews 

Même le monde, Pcworld ou lesechos avaient repris en choeur la nouvelle, comme d’habitude en copiant collant l’information de l’AFP sans vraiment lire l’étude..

http://www.lemonde.fr/economie/article/2010/10/21/twitter-devin-des-marches_1429036_3234.html
http://www.pcworld.fr/2010/10/21/internet/twitter-permet-mieux-jouer-bourse/507567/ (les jours de soleil sont meilleurs aussi)
http://www.lesechos.fr/entreprises-secteurs/finance-marches/actu/020878957938-twitter-peut-predire-l-evolution-de-la-bourse.htm


Pour vous aider à comprendre, en voici les citations principales

Entre février et décembre 2008, ces trois chercheurs de l’université de Bloomington, dans l’Indiana, ont étudié 9 853 498 « tweets » − les messages de 140 caractères maximum échangés sur le site de micro-blogging −, rédigés par 2,7 millions d’internautes.

Les chercheurs ont utilisé deux logiciels : Opinion Finder, qui recense les messages « positifs » et « négatifs » sur Internet, et Google Profile of Mood States, dont l’approche est un peu plus subtile. Ce logiciel distingue en effet six états d’esprit différents, de « calme » à « heureux ».
Twitter devance Wall Street de deux à six jours

Résultat : la proportion de messages exprimant le « calme » permettrait de prédire les mouvements du Dow Jones dans les deux ou six jours suivants, avec un degré d’exactitude de 87,6%.

Vous êtes perplexe ? Les trois chercheurs aussi. D’abord, ils se demandent pourquoi seul le « calme » permettrait de telles prédictions : les tweets exprimant le « bonheur » n’ont pas été suivis d’une envolée des cours à Wall Street.

Surtout, les chercheurs admettent volontiers que leur étude « ne fournit aucune information sur les mécanismes causaux qui peuvent lier les états d’esprit publics et l’évolution du Dow Jones ».

Dans les salles des marchés, les fils d’information des agences financières Bloomberg et Reuters seront-ils bientôt remplacés par Twitter ? Certains traders pourraient être tentés : être sûr à 87,6% d’acheter des actions qui vont grimper ou baisser, c’est se garantir de jolies plus-values.

Au passage, le chiffre de prédiction devient dans certains articles 90%.. mais aucun des articles ne semble avoir vraiment lu l’étude. Les commentaires des lecteurs de ces news sont très critiques, dénonçant le fait connu que en statistique, deux faits peuvent sembler liés et ne pas l’être du tout

Voici pêle-mêle pourquoi cette pseudo étude ne vaut pas grand chose :
– Quid du sens prévu par chaque « humeur » ? Ces chiffres balancés ne veulent absolument rien dire : quoi prédit quoi? calme prédit la hausse ou la baisse? Avec quelle certitude ?

– Quid du protocole de test ? Sur un intervalle suffisamment court, je peux corréler à peu près tout avec tout. Par exemple corréler l’ignorance du journaliste qui a repris cette information, avec la longueur de son article.

– Quid de l’intérêt? Aucune interprétation. On joue le petit chimiste : ‘tiens c’est marrant en mélangeant du caca de journaliste et de la confiance en moi, j’obtiens un article, il doit y avoir une explication ».

– La conclusion? Idiote. Un arbitrage financier disparaît sitôt qu’il est connu. Vu que ces informations tomberaient fatalement dans les mains des plus offrants, et des plus influenceurs, la prédiction serait auto-réalisatrice. Son intérêt prédictif à 2 jours serait alors nul, car la réalisation serait quasi immédiate. On a un peu l’impression que le journaliste a parlé des trader pour faire joli, ils cherchent eux aussi des mot clés pour leur site ?

– Que retenir? Beaucoup de choses : qu’il est grand temps de suivre un cours d’autodéfense intellectuelle, que l’aura scientiste a de beaux jours devant elle, que le travail de journaliste consiste à « faire passer » un truc qu’on a lu sans rien comprendre, que les chercheurs américains peuvent parfois travailler sur des sujets débiles.

Le problème des backtests est que le chercheur va grâce à la puissance de son ordinateur et de sa base données essayer de ‘faire vivre’ sa théorie en changeant les paramètres jusqu’à ce que cela marche mais en oubliant qu’il travaille sur des séries existantes (il teste, cela ne marche pas donc change les paramètres jusqu’à ce que cela marche). Ensuite il se dit : le test sur les 2 années passées fonctionne, je vais en prendre une 3e.. et là patatras le taux de réussite à 3 jours de prédiction diminue mais celui à 2j augmente, alors hop maintenant je dis que Twitter prédit la bourse avec deux jours d’avance.. et ainsi de suite

En fait, vous pouvez lire l’étude originelle sur les relations entre Twitter et l’indice DJIA. Elle est beaucoup moins simplificatrice que les articles de journaux, qui font dans le Gala et Voici. Y compris « Le Monde » ou « Les échos ». Voilà pourquoi vos sources d’informations doivent être des sites sérieux, et non des grands médias.

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