Stockpulse: «Masse ist intelligenter als Experten»

Das Finanz-Startup Stockpulse sammelt und analysiert Meinungen zu Aktien und Devisenkursen aus diversen Nachrichtenquellen wie Börsenforen und Social-Media-Kanälen wie Twitter. Darauf aufbauend leitet Stockpulse die positive oder negative Stimmungslage – im Fachjargon «Sentiment» – für die untersuchten Titel oder Kurse und entsprechende Handelssignale ab. Stefan Nann ist Gründer und Geschäftsführer des Finanz-Startups Stockpulse.

Stockpulse bietet für Aktientitel und Indizes sowohl eine «Buzz Map» als auch eine «Sentiment Map» an. Welche Messmethoden wenden Sie an?

Stefan Nann: Basis der Erstellung sowohl der «Buzz Map» als auch der «Sentiment Map» ist der so genannte Pulse-Index. Für ihn identifiziert das System dynamisch die Meinungsführer zu einer bestimmten Aktie oder einem bestimmten Markt und misst, ob sie sich positiv oder negativ dazu äussern und wie stark die Diskussionsintensität ist. Die Intensität der Kommunikation bezeichnen wir als Buzz, die positive oder negative Art der Äusserung als Sentiment. Der Pulse-Index fasst so die Stimmungslage mit hoher Treffsicherheit zusammen und kann anschliessend als Map dargestellt werden.

Die automatisierte Sentimentanalyse hat durch Social-Media-Kanäle an Auftrieb gewonnen, steckt aber immer noch in den Kinderschuhen. So scheint es bis heute unmöglich, den semantischen Feinheiten der Sprache wie Ironie oder kulturspezifischen Begriffen ohne Kontext mit Algorithmen beizukommen.

Die Entwicklung des Sentimentverfahrens ist ein fortlaufender Prozess und wird von uns regelmässig manuell überprüft und verbessert. Wir haben das Thema in den vergangenen vier Jahren auch wissenschaftlich sehr intensiv untersucht. Da der Kontext in unserem Fall relativ eindeutig vorgegeben ist, haben wir unser Verfahren gezielt auf den in sozialen Medien verwendeten Finanzmarktjargon angepasst. Dennoch ist es für automatische Programme immer noch sehr schwierig, sprachliche Feinheiten wie beispielsweise Ironie oder Sarkasmus vollständig zu erkennen.

Dieses Problem wird teilweise abgeschwächt durch die Tatsache, dass wir Quellen untersuchen, die vor allem kurze Nachrichtentexte der Benutzer enthalten. So bietet etwa ein Tweet auf Twitter mit seinen maximal 140 Zeichen in der Regel nicht viel Raum für Ironie. Unsere neusten Auswertungen zeigen, dass unser Algorithmus eine Genauigkeit von rund 85 Prozent erreicht.

Wie stellen Sie mittels Algorithmen fest, ob sich eine Meinung zu einer Aktie auf die vergangene oder zukünftige Kursentwicklung bezieht?

Wir sammeln seit ungefähr zwei Jahren systematisch Daten zu mehreren tausend Aktien aus verschiedenen Social-Media-Kanälen. Um einen Zusammenhang mit dem zukünftigen Kursverlauf einer Aktie herzuleiten, suchen die Algorithmen nach bestimmten Mustern in der vergangenen Kommunikation. Wenn dieses Muster am aktuellen Tag für diese Aktie wieder festgestellt wird, kann die Kursentwicklung mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit prognostiziert werden. Den Berechnungen liegen statistische Modelle zugrunde, die sicherstellen, dass die ausgegebenen Signale statistisch signifikant sind.

Nicht alle Nachrichtenquellen sind gleichermassen relevant. Die wohl relevantesten «Insider» kommunizieren im Normalfall gar nicht öffentlich. In Foren dagegen tauschen sich oft Kleinanleger aus, die auf eine Kursentwicklung keinen Einfluss haben. Wie können Sie dieser Asymmetrie gerecht werden?

Die Basis unserer Methode ist das Prinzip der kollektiven Intelligenz. Diese besagt, dass der Durchschnitt der Masse bessere Entscheidungen trifft, als ein einzelner Experte oder «Insider». Die sozialen Medien, allen voran Twitter, haben in den letzten Jahren neue Möglichkeiten eröffnet, die Meinung der breiten Masse zu analysieren. Mit unserer Methode ist es möglich, eine sehr grosse Anzahl von Anlegern passiv zu ihren Investitionsentscheidungen zu «befragen».

Es ist durchaus wahrscheinlich, dass die Kleinanleger in Foren und auf Twitter keinen direkten Einfluss auf Kursverläufe nehmen. Aber Sie dürfen die vielen Personen nicht vergessen, die zwar nicht aktiv an diesen Diskussionen teilnehmen, aber die Diskussionen trotzdem mitverfolgen. Diese so genannten passiven Nutzer werden ebenfalls von unserem Index berücksichtigt.

Darüber hinaus haben wir ein Verfahren zur Messung der Reputation eines Twitter- oder Forum-Benutzers entwickelt. Basierend auf der Reputation werden Nachrichten oder Tweets von einzelnen Benutzern stärker oder weniger stark gewichtet und fliessen demnach unterschiedlich stark in den Index mit ein. Diese Methode erlaubt es unter anderem auch, Spam herausfiltern.

Lässt sich mit Ihren bisherigen Erkenntnissen eine statistisch relevante Korrelation der «Sentiment Map» und den betreffenden Aktienkursen beobachten?

Die Darstellung von positivem oder negativem Sentiment in unserem System – zum Beispiel in Form der Sentiment Map – lässt grundsätzlich keine Rückschlüsse über zukünftige Kursentwicklungen zu. Dies ist immer nur eine Momentaufnahme und widerspiegelt bloss die aktuelle Stimmungslage, abhängig vom betrachteten Zeithorizont.

Statistisch signifikante Zusammenhänge zwischen Sentiment und Kursentwicklungen zeigen wir in unserer Kategorie «Pulse Picks» an. Diese Zusammenhänge können wir aufgrund der sehr grossen historischen Datenbasis, die uns in der Zwischenzeit vorliegt, bestimmen.

Wenn Sie einen Blick in die Zukunft wagen: Wo steht Stockpulse in fünf Jahren?

Die digitale und soziale Vernetzung und Kommunikation wird sich in den nächsten Jahren weiter rasant entwickeln. Auf diesem Weg werden immer mehr Informationen erzeugt und ausgetauscht. Wer hier den Anschluss nicht verlieren will, setzt auf Technologien wie Stockpulse, die es ermöglichen, diese Flut von Informationen schnell, gezielt und strukturiert auszuwerten. Stockpulse wird in fünf Jahren die Hauptanlaufstelle für Finanzmarkt-Informationen in digitalen und sozialen Medien sein.

5. März 2012

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