Gli investitori e i trader seguono con molta attenzione l’account Twitter di Donald Trump, e per una buona ragione: i cinguettii del miliardario possono muovere i mercati.
A dicembre dello scorso anno, poco dopo che Trump aveva criticato su Twitter il contratto stipulato dalla Lockheed Martin per gli F-35, le azioni della compagnia sono crollate, portando a una perdita di quasi 4 miliardi del valore di mercato. Anche aziende come Boeing, General Motors e Ford sono state ‘vittime’ dei tweet di Trump.
Trump preferisce Twitter agli altri mezzi di comunicazione, in quanto – afferma il presidente americano – permette una diffusione più efficiente e onesta del suo messaggio.
I gestori dei fondi usano da anni Twitter come strumento ausiliario nelle decisioni sugli investimenti: secondo un recente studio pubblicato dalla Npr [National Public Radio ndr], il 25 per cento degli investitori istituzionali americani utilizza i social media per le ricerche di informazioni utili al loro lavoro.
Fortunatamente gli investitori non devono necessariamente monitorare 500 milioni di tweet pubblicati ogni giorno: si affidano invece all’intelligenza artificiale.
DATA MINING
Secondo Valerie Bogard, un’analista del Tabb Group, azienda di consulenza sui mercati dei capitali, tra i social media è Twitter a fornire la più grande mole di dati.
Assieme all’aumento della domanda, il numero di compagnie che ricerca e analizza i dati dei social media (come Dataminr e TickerTags) è esploso negli anni recenti: «I trader usano Twitter fin dal suo lancio» nel 2006, spiega la Bogard, specificando che il social media ha ottenuto poi maggiore popolarità a partire dal 2013. In quell’anno, infatti, la Securities and Exchange Commission (Sec) [equivalente alla Consob italiana ndr] ha approvato una norma che permette alle compagnie di utilizzare i social media come Twitter e Facebook per diffondere le notizie aziendali.
In seguito si è verificato un hackeraggio dell’account Twitter dell’agenzia giornalistica Associated Press, con la pubblicazione di un falso tweet che parlava di due esplosioni nella Casa Bianca che avrebbero ferito l’allora presidente Barack Obama. L’evento ha portato a una svendita delle azioni statunitensi e ha mostrato quanto velocemente un tweet possa condizionare i mercati.
Questo genere di eventi ha cambiato il modo in cui gli investitori guardano ai dati provenienti dai social.
I dati alternativi possono essere usati nelle analisi del ‘sentimento’ del mercato: possono aiutare a identificare l’opinione del mercato su un particolare prodotto, su un’azione, o l’umore dei trader. Possono anche essere usati per scoprire presto notizie dell’ultim’ora che muoveranno i mercati, ma anche per individuare tendenze, idee o movimenti culturali rilevanti per certe azioni: «Possedere i ‘dati alternativi’ non garantisce il profitto – afferma Gene Ekster, che per mestiere fornisce consulenza ai fondi speculativi sulle strategie relative ai dati alternativi – Ma non avere i dati alternativi quasi garantisce la perdita di denaro, perché quello degli investimenti è un ambiente altamente competitivo. È come una corsa alle armi».
Twitter è solo una componente dei cosiddetti dati alternativi o dati non tradizionali. I fondi speculativi, per prendere le decisioni sugli investimenti, impiegano anche altri dati alternativi, come le immagini via satellite e i siti web pubblici.
Secondo Ekster, la gente pensa che solo i fondi quantitativi utilizzino i dati alternativi, ma questo – spiega – non è affatto vero: molti investitori fondamentali long-short sopra il miliardo di dollari in asset under management stanno sfruttando i set di dati non tradizionali per prendere le decisioni.
In base al proprio set di dati, i fondi possono pagare tra i 50 mila dollari e i 3 milioni di dollari all’anno, afferma Ekster.
DIFETTI DEI DATI DI TWITTER
Per i trader, avere delle informazioni che altri non hanno è cruciale. Tuttavia, Twitter presenta anche delle problematiche, quando viene usato come fonte di dati.
Il caso delle finte esplosioni alla Casa Bianca, per esempio, è costato parecchio per quegli investitori che hanno agito sulla scia della notizia: secondo Reuters, l’indice S&P 500 ha perso per un attimo 136,5 miliardi di dollari in valore, prima di ripristinarsi.
Un altro caso è quello di Lululemon Athletica: le azioni di questo rivenditore di articoli sportivi sono crollate a marzo del 2013, dopo che l’azienda ha dichiarato che avrebbe ritirato dal commercio dei pantaloni troppo trasparenti.
Subito dopo la notizia, molti utenti di Twitter avevano fatto dell’ironia su questi pantaloni: «Erano molto sarcastici quando parlavano della Lululemon. Usavano faccine sorridenti e parole che facevano sembrare i loro tweet delle notizie positive», ha affermato Ekster. Gli strumenti informatici di analisi hanno quindi interpretato questi commenti come positivi e questo ha portato al fatto che molti investitori hanno perso denaro perché si aspettavano un effetto positivo sulle azioni della compagnia.
«Il problema – spiega Ekster – è che i computer non sono bravi a capire il sarcasmo […] I loro algoritmi non coglievano il senso di quegli interventi sarcastici».
Questo genere di problema è meno frequente, ma accade. I ‘dati alternativi’ possono essere problematici, ma i fondi speculativi stanno cercando costantemente di migliorare i propri strumenti per l’analisi degli stessi, in modo da evitare allarmi derivanti da notizie fasulle, e da ottenere un vantaggio sui loro concorrenti.
