|

Tweet mi, Tesadüf mü?

Sosyal medyaya her girdiğimizde sürekli karşımıza çıkan bir gerçek var: Elon Musk ve egzantrik tweetleri. Tesla hakkında, politika hakkında, SpaceX hakkında sürekli bir polemik ve tartışma yaratan Elon Musk gündemden düşmemeyi başarıyor. Ama hiç merak ettiniz mi, acaba Elon Musk’ın attığı bu tweetler gerçekten Tesla hisseleri üzerinde bir etki yaratıyor mu?

Bugün bu tweetlerin Tesla hisseleri üzerinde kısa ve orta vadeli etkilerini 3-5-10-15-60-120 dakika olarak inceleyeceğiz. Bu soruya yanıt bulmak için Elon Musk’ın 2021-2025 arasında attığı bütün tweetlerin piyasayı nasıl etkilediğine bakacağız.

Araştırmamıza tweet atılma zamanı çevresindeki volatilite farkı ve hisse artış ve azalışlarını inceleyerek başlayacağız. Ardından, Random Forest adlı bir makine öğrenmesi modeliyle bu sinyali tahmin edip edemeyeceğimizi test edeceğiz.

Önce tweet atıldığı anda yaşanan volatilite değişimine bakalım.

Tweetin volatiliteye etkisi aşırı derecede kısa süreli. Ne yazık ki bizim elimizdeki veri dakika verisi veriyor, o yüzden saniyelik etkileri daha derin incelememiz mümkün değil. Ancak tweet atıldığı andaki peak’in, bizim gibi Elon Musk tweetlerini takip eden ama tweetten sonra saniyeler içinde işlem yapan botlardan kaynaklandığını düşünüyorum. Volatilitede güçlü bir sinyal varmış gibi görünmüyor.

Şimdi sıra asıl soruda: Hisse fiyatları tweetlerden nasıl etkileniyor?

Tweetlerin gerçek etkisini görmek için tweetlerin hisse fiyatına mutlak değer etkisini inceliyoruz. Direkt değerlere bakmak yerine mutlak değer kullanmamızın sebebi, fiyat artıran ve azaltan tweetlerin birbirini nötrlemesini engellemek.

Tweetin öncesinde ve sonrasında dakika başı değişim yüzde 0.1’de sabit duruyor. Bu tablodan tweetlerin fiyat değişim miktarına hatırı sayılır bir etkisi olmadığı sonucuna varıyoruz. Tweet atıldığı saniye oluşan peak yine Tesla botları tarafından anlık bir dalgalanma yaratmakta ama o dalganın bizim için bir değeri yok (dakika verimiz olduğu için).

Araştırmaya devam etmemize rağmen, şu ana kadarki bulgular güçlü bir sinyale işaret etmiyor. Ancak daha uzun bir zaman aralığına baktığımızda tablo değişiyor.

Şimdi bakacağımız tablo bize tweet atıldıktan n dakika sonraki değişimi gösteriyor (n, 0 ile 120 dakika arasında olmak üzere).

Grafik, tweet atıldıktan sonra 120 dakika boyunca değişim miktarının arttığını gösteriyor. Özellikle ilk 60 dakikada %0.75’lik bir değişim görüyoruz. Ancak grafikten bu değişimin tweet yüzünden mi olduğunu yoksa piyasanın normal dalgalanması mı olduğunu göremiyoruz.

Bir model eğitip bu sinyali tahmin edebiliyor muyuz diye kontrol etmeden önce şimdiye kadar elde ettiğimiz bilgilere bir defa daha bakalım.

Tweet sonrası (ilk saniyedeki bot alış satışını saymazsak):

  • Volatilitede bir değişim olmuyor.
  • Fiyatlardaki dakikalık değişim %0.1 seviyesinde devam ediyor.
  • Tweetten 60 dakika sonra ortalama %0.75 bir değişim oluyor.

Yani elimizde çalışıp tahmin etmeye çalışabileceğimiz tek sinyal, tweetlerin 60 dakikadaki değişimi. Bu amaç için random forest adında bir machine learning algoritması kullanacağız. Bu modeli eğitmek için Elon Musk’ın tweetlerinin içeriğini kullanacağız. Ama tabii ki yazı halindeki tweeti algoritmaya atma gibi bir şansımız yok. Bütün model sayılar üzerine kurulu olduğundan önce tweeti vektörize ederek sayısal bir hale getirmemiz gerekiyor. Normalde kullanılabilecek çeşitli metin vektörize eden algoritmalar var ama elimizdeki veri seti görece küçük olduğu için (~10000 tweet) vektörizasyonu büyük oranda kendimiz yaptık. Bunun için tweetin:

  • Hangi saatte atıldığı
  • İçinde geçen büyük harf sayısı
  • Emojiler
  • Ve kullanılan buzz word’leri kullandım.

Verimiz hazır olduğuna göre artık algoritmaya geçebiliriz.

Random forest algoritması bu tweet vektörlerini kullanarak tweetleri beklenen getiriye göre sınıflandırıyor: satın alınacaklar ve satın alınmayacaklar. Tahmin edebileceğiniz üzere satın alınacaklar bölümü, 60 dakika içinde en çok artış yaratması beklenen hisseler.

Modeli train verileriyle eğittikten ve validasyon veri seti ile optimize ettikten sonra test setinden elde ettiğimiz sonuç: 10000 doları 10083 dolara çevirdik. Bu da 283 alım satım işleminden sonra yüzde 0.83 artışa denk geliyor.

Modelimiz bu zayıf orta vadeli sinyali tahmin etmede büyük oranda başarılı olsa da borsadaki alım-satım maliyetleri dahil edildiğinde, Elon Musk’ın tweetlerinden orta vadeli kârlı bir strateji üretmek mümkün görünmüyor.

Fotoğraf: Thomas Hawk, Wikimedia Commons (CC BY-SA 2.0)

Yazar

Similar Posts

  • Kuru Korumalı Mevduat

    2018 yılı itibariyle Türkiye ekonomisini genel hatlarıyla inceleyecek olursak enflasyon, faiz gibi yapısal problemler sebebiyle net ve brüt rezervler azalmakta, kur volatilitesi yükselmekte ve TL’ye güven azalmaktaydı. Söz konusu gelişmelerle beraber döviz cinsi mevduat hesapları yükselmiş, TL bazlı varlıklara olan talep düşerek dövize eğilim artmıştır. Bu tablo Türkiye’de yatırım kararlarını, dış ticareti ve finansal istikrarı…

  • Aya Merdiven Dayamak: Kaba Kuvvetle AGI ve AI Korkusu

    M.Ö 4. yüzyılda Platon, ünlü Phaedrus diyaloğunda yeni ve oldukça tehlikeli bir teknolojinin insanlığı nasıl yozlaştıracağından bahseder. Bu korkunç teknoloji ne miydi? Yazı… Platon’a göre yazı, insanların bilgiyi zihinde tutmak yerine dış kaynaklara bağımlı olmasını böylece hatırlama yetisini kaybetmesini beraberinde getirir. Şu anda okumakta olduğunuz gibi yazılı metinler insanlara bir şey öğretmekten ziyade bir şeyler…

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir