Как социальные сети влияют на рынки

Это произошло менее чем за три минуты: появление фальшивого твита во взломанном хакерами аккаунте Associated Press о том, что в Белом доме взрыв и президент ранен, и последовавший обвал фондового рынка, уничтоживший более $130 млрд стоимости компаний S&P 500. Произошедшее в апреле 2013 г. было первым обвалом рынка, спровоцированным твиттером, фиксирует The Economist. И таким же коротким, как твиты: к вечеру рынок восстановился.

Нынешний президент США – сам активный пользователь твиттера и регулярно демонстрирует примеры того, как сообщения в социальных сетях могут приводить к существенным изменениям на рынках. Одна из компаний даже создала специальный алгоритм, который анализирует записи в твиттере Дональда Трампа, выискивая названия крупных компаний, торгующихся на бирже, в сочетании с определенными словами (такими как «большие проблемы») и зарабатывая на понижении акций. JPMorgan обнаружил связь между твитами Трампа и волатильностью на рынке государственных облигаций США (компания даже создала специальный индекс). Merrill Lynch выяснил, что частота президентских твитов – вне зависимости от содержания – коррелирует с динамикой рынков: в дни, когда сообщений было много (более 35 в сутки), индекс S&P 500 снижался, в среднем на 9 базисных пунктов. Когда их было мало (менее 5 в сутки) – напротив, рос, в среднем на 5 пунктов. К схожим выводам пришли и аналитики финансового издания Barron's, опубликовавшие свой анализ. Правда, они отмечают, что влияние президентских твитов на рынок – если наблюдаемый эффект действительно объясняется именно ими – сравнительно недолговечно.

Самые дорогие твиты

Авторами столь влиятельных сообщений необязательно бывают официальные должностные лица. Например, тот же Трамп еще до инаугурации написал в твиттере, что заказ на президентский борт от Boeing надо отменить из-за высокой цены, чем спровоцировал падение акций компании. Когда Хиллари Клинтон в ходе предвыборной кампании заявила о «раздутых ценах» на лекарства и пообещала с этим разобраться, если придет к власти, – акции биотехнологических компаний пошли вниз, индекс Nasdaq Biotechnology за день снизился на 4,4%. Авторами могут быть и другие знаменитости. Например, когда модель и влиятельная медиаперсона Кайли Дженнер написала на своей страничке о том, что она перестала пользоваться снэпчатом после смены дизайна, на следующий день акции Snap обвалились на 6%, рыночная цена компании снизилась более чем на $1 млрд.

Трейдеры и сами компании, акции которых торгуются на бирже, тоже пытаются повлиять на рынки через посты в соцмедиа. Иногда с обратным эффектом. Так, после твита Илона Маска о том, что он собирался сделать Tesla непубличной компанией и якобы нашел средства для выкупа, акции компании резко выросли (по примерным оценкам, потери трейдеров с короткими позициями, игравших против Tesla, составили более $1 млрд). Однако позднее это привлекло внимание Комиссии по ценным бумагам и биржам США (US Securities and Exchange Commission, SEC), которая заподозрила Маска в манипулировании рынком. Новости о претензиях регулятора привели к обвалу акций Tesla (к концу сентября 2018 г., спустя два месяца после твита, ее рыночная цена снизилась примерно на $20 млрд). В итоге было достигнуто соглашение, но Маску и его компании оно обошлось в $40 млн.

Аналитики в целом сходятся в том, что зависимость рынков от подобных сообщений в соцсетях существует. Но степень такой зависимости – предмет споров. Настроения в социальных сетях могут учитываться при оценке динамики рынков – правда, эксперты предупреждают, что этот фактор не следует переоценивать: информация может быть неполной, недостоверной или устаревшей, а сообщения могут иметь собственную скрытую цель – например, дезинформацию с целью манипулирования. Так, в 2015 г. SEC обвинила трейдера из Шотландии в мошенничестве посредством твиттера: его ложные твиты вызвали падение акций двух компаний и приостановку торгов бумагами одной из них. Одновременно SEC опубликовала памятку для инвестора о социальных медиа (см. врез).

Социальный эффект

Анализ настроений в социальных сетях (social media sentiment) – перспективная тема для исследований. Авторы недавнего обзора академических статей, посвященных методам прогнозирования на фондовом рынке, отмечали, что примерно в четверти из 122 проанализированных работ, опубликованных в 2007–2018 гг., описывались технологии, включавшие в себя мониторинг соцсетей.

Еще в конце 2000-х гг. ученые из Университета Иллинойса создали «индекс беспокойства», оценивая настроения пользователей LiveJournal, и сравнили его с изменениями S&P 500. Они утверждали, что обнаружили связь: когда индекс повышался, рынок шел вниз. Более поздние работы оценивали эффект твиттера (авторы одной из работ, включив в анализ почти 10 млн твитов, обнаружили корреляцию с изменениями Dow Jones Industrial Average, заявив, что учет настроений пользователей повышает эффективность прогнозов), фейсбука и других социальных медиа.

Авторы одной из сравнительно недавних работ – ученые из нескольких университетов США – оценили эффект StockTwits, профессиональной платформы, которой пользуются трейдеры. Они включили в анализ более 18 млн сообщений, отметив, что сделали поправку на возможное влияние других факторов – финансовых новостей, отчетов компаний, объема торгов и т.д. Их выводы подтверждают гипотезу о зависимости между настроениями трейдеров (о которых можно судить по твитам, оценивая их с помощью специальных программ) и движением рынка. Методика, по их словам, даже позволяет прогнозировать изменения котировок – рост показателя «негативных настроений» на 1% предсказывает падение курса на 0,03%. Правда, эффект, отмечают они, продолжается не больше часа – для более долгосрочных прогнозов метод не подходит.

С анализом такого рода связаны и другие ограничения. Корреляция, которую обнаруживают исследователи, далеко не всегда означает наличие связи (и возможность строить на этом прогнозы). Аналитики JPMorgan, исследуя твиты Дональда Трампа, выделили около 150 сообщений, предположительно повлиявших на рынок. Однако, как отмечает экономический обозреватель New York Джош Барро, анализ допускает, что несколько десятков из них – ложные результаты (false positives), заявления, которые предшествовали изменениям на рынке, но сами по себе роли не сыграли. Адекватная оценка настроений пользователей представляет собой отдельную проблему – некоторые из ранних исследований ориентировались на очевидные теги с указанием эмоций (упуская многие другие сообщения), другие позднее стали использовать более сложные инструменты текстового анализа.

При этом, как отмечают ученые Оксфордского университета, реакции трейдеров могут соответствовать разным моделям поведения: одни могут чрезмерно доверять поступающей информации, другие – игнорировать значительную часть данных, третьи – слишком полагаться на собственные расчеты. Их собственное исследование, утверждающее, что интенсивное обсуждение актива в социальных сетях соотносится с ростом волатильности и объема торгов, предполагает, что этому – по крайней мере в определенной степени – способствуют инвесторы, придающие сообщениям из этих источников неоправданно большое значение.

С использованием социальных сетей для прогнозирования ситуации на рынках, как отмечает американская Служба регулирования отрасли финансовых услуг (Financial Industry Regulatory Authority; саморегулируемая организация, действующая на рынке США), связан ряд рисков. Информация, попадающая в сферу мониторинга, может быть неточной или устаревшей, она также может использоваться для попыток манипулирования котировками. Рекомендации Службы – не полагаться исключительно на такие инструменты, проверять их на возможные конфликты интересов и отслеживать эффективность решений, принятых на их основе.