美国联准会公布了一篇论文《More than Words: Twitter Chatter and Financial Market Sentiment》，探讨了推特中聊天的贴文和金融市场情绪之间的关系，为投资者和分析师提供了有价值的见解。
推特金融情感指数 (TFSI)
该模型使用自然语言处理技术对推特上的金融相关词语和词汇进行情感分析，从而得出了推特金融情感指数 (Twitter Financial Sentiment Index, TFSI) ，然后与其他基于价格和调查的金融条件指标作为参考，发现 TFSI 与金融市场表现出高度相关。
资料追溯自 2007 年至 2023 年 4 月，共蒐集了 440 万则贴文，而 TFSI 指数较高表示情绪恶化。文中提到在 2017 年之后该指数提供了更可靠的信息，由下图可看出该指数随着美国金融市场压力的增加而上升，这些事件包括 2014 年与新兴市场压力相关的市场抛售、 2015 年底和 2016 年初因对中国经济和油价显著下跌的担忧而引发的动荡、美国经济在 2019 年 8 月进入衰退、2020 年的 COVID 大流行、俄乌战争以及矽谷银行倒闭事件。
文中也用债券利差与 TFSI 指数比较，发现相似度也极高。
该模型还证明，隔夜 TFSI 指数 (论文中采用 t-1 下午 4 点到日期 t 上午 9 点之间的推文) 有助于预测股市的回报。该指数还有助于预测美国货币政策变化的信息，可以在 FOMC 声明发布前预测紧缩行动。
看来，随着社群媒体的贴文越来越多，连贴文内容都可用语言模言进行分析预测，进而为投资者和分析师提供了有价值的见解，连联准会都发现了社群媒体的重要性。
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