Mit Social-Media-Stimmungen Börsenkursbewegungen vorhersagen

Marten Risius
,
Fabian Akolk
,
Roman Beck

Goethe University Frankfurt

Research Output:

Journal Article or Conference Article in Journal

Journal article

Publication Information

Output type

Research Output:

Journal Article or Conference Article in Journal

Journal article

Original language

German

Pages from-to (Number of pages)

Pages 74-83

Journal (Volume, Issue Number)

Wirtschaftsinformatik & Management (Volume 8, Issue 3)

Publication milestones

Published - 2016

Publication status

Published - 2016

ISSN

1867-5905

Abstract

Nachrichten aus sozialen Medien werden von Forschern und Praktikern zuneh-mend als zusätzliche Informationsquelle zur Vorhersage von Börsenkursverände-rungen verwendet. Basierend auf Erkenntnissen der psychologischen Emotionsleh-re und einem etablierten Tool zur Messung von Stimmungen (englisch Sentiment) in Textnachrichten, haben wir ein Sentiment-Tool entwickelt, mittels dessen man die Stärke von sieben verschiedenen Emotionen in Textdokumenten erfassen kann