Twitter est-il vraiment la « boule de cristal » des marchés financiers ? – Rue89 – L’Obs.

C’est un article des Echos qui a provoqué le courroux de Thomas Renault, doctorant en économie, qui anime le blog Captain Economics.

« Comment Twitter est devenu la boule de cristal des marchés financiers, » annonce tout de go, le 31 juillet, le quotidien de l’économie. S’ensuit une mignonne infographie sur les « tweets qui ont fait réagir les marchés » – comme celui posté par le compte piraté d’Associated Press annonçant une explosion à la Maison-Blanche – et un papier qui tend à montrer que le réseau social est « devenu la miss météo des marchés ».

A l’appui de la démonstration, Les Echos citent une étude de Bollen, Mao et Zeng, chercheurs à l’université de l’Indiana et de Manchester, qui, en 2010, ont montré que les données de Twitter pouvaient prédire l’évolution du Dow Jones avec 87,6% de fiabilité [PDF]. Autre étude, même effets : des économistes de l’université de Californie ont trouvé une « corrélation importante entre le nombre de transactions d’un titre et le nombre de “composants raccordés” – c’est à dire le nombre de posts liés à des sujets distincts concernant la même entreprise » [PDF].

Bref, tout cela a pour but de montrer qu’il est possible de « sentir » les états d’âme – irrationnels ou non – des investisseurs de toute farine à partir de l’analyse d’une masse de signes papillonnants (les tweets). Tout cela semble validé par une étude récente de la Banque centrale européenne (BCE) [PDF].

Sauf que.

Méthodo ?

Thomas Renault, qui prépare une thèse sur le sujet et dont les posts sont relayés par le très libéral site Contretemps ainsi que par divers organes de presse, appelle à la prudence.

En préalable, il donne un petit cadre conceptuel à sa critique : deux visions pourraient expliquer le rôle de Twitter sur l’évolution des marchés. La première se base sur la théorie informationnelle : l’idée que l’information publiée sur Twitter n’est pas encore intégrée dans la formation des prix. Elle est fondamentalement nouvelle. Ainsi, l’arrivée de Twitter modifie de manière permanente la formation de ces prix. La seconde se rapproche de la théorie « sentimentale » : le prix d’un actif peut dévier de son niveau d’équilibre en fonction du sentiment d’investisseurs « naïfs ». Twitter sert justement à mesurer ces craintes ou enthousiasmes.

Bon. Mais cela ne remet pas en question la pertinence des études citées plus haut. Cette critique constitue la deuxième partie de la note de Thomas Renault.

Argument numéro 1 : l’étude de Bollen, Mao et Zeng, qui prédit avec 87,6% de fiabilité l’évolution du Dow Jones n’est pas si béton que cela :

« La précision du modèle est testée “out-of-the-sample” sur une période allant du 1er décembre 2008 au 19 décembre 2008, soit 15 jours de trading ! 15 jours, en données daily (donc une étude sur 15 points) ! De plus cette étude ne s’intéresse pas au rendement d’une stratégie de trading basée sur Twitter, mais simplement à une prévision de la direction du marché (est-ce que le marché va monter ou bien est-ce qu’il va baisser). Pour finir, 6 modèles différents sont testés et le résultat mis en avant est celui du meilleur modèle, ce qui a tendance à clairement biaiser les résultats (en testant un grand nombre de stratégies purement aléatoires sur un nombre de points limités, la meilleur stratégie aura statistiquement une précision proche de 100%…). »

Argument numéro 2 : l’étude de la BCE n’est en réalité pas une étude de la BCE. C’est même précisé au début : « Ce papier ne représente pas les vues » etc. Il est signé par deux des auteurs (Bollen et Mao) de l’étude précédente.

Argument numéro 3 : corrélation n’est pas causalité.

« Dans l’article des Echos, il est par exemple écrit “A l’époque, Bloomberg en avait également profité pour sauter le pas en ajoutant les messages Twitter à son offre de services financiers quotidiens. Dans les semaines qui suivent, les ‘ flashs crashs ’ s’enchaînent.” Alors oui, le fait que des algos de trading haute-fréquence puissent analyser en temps réel le contenu des tweets (et tout autre flux d’information – articles, blogs, forums…) pour prendre des positions peut en effet déstabiliser les marchés en augmentant la volatilité… Le Captain’ n’a rien contre cette hypothèse, mais comme toute hypothèse, il va falloir prouver cela empiriquement en “contrôlant” le tout pour considérer l’ensemble des autres explications possibles. »

Conclusion de Thomas Renault, qui cite à son tour des études moins tranchéessur la question :

« Les résultats empiriques sont pour le moment très mitigés. […] Twitter n’est clairement pas une “boule de cristal” permettant de prévoir les marchés, mais plutôt “un bon miroir” reflétant la situation présente. »

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