北京时间3月23日早间消息，美国加州大学河滨分校的一项研究显示，通过对Twitter消息进行分析能够预测不同股票的涨跌。
由加州大学河滨分校教授瓦格里斯·赫里斯提迪斯(Vagelis Hristidis)领衔的一个计算机工程师和科研人员团队试图找到每天3.4亿条Twitter消息与消息中提到的股票涨跌之间的关系。研究结果显示，一旦一家公司被更多Twitter用户谈论，那么其股价表现将强于平均水平。如果只有很少用户讨论，那么该股票表现将弱于大盘。
在建立模型之后，赫里斯提迪斯的团队进行了测试。在4个月的测试中，通过这一方式选择的股票平均下跌2.2%，低于道琼斯指数同期4.2%的跌幅。其他一些选股算法的表现也不及通过Twitter进行选股。
赫里斯提迪斯对于这一发现也表示不解。他表示：“坦白地说，我不确定为何存在这种关联关系。”根据通常的看法，导致股价下跌的坏消息会吸引投资者更多关注，而好消息通常不会受到太多关注。(邱越)
