Работа Т.В. Тепловой и М.С. Файзулина «Decoding Russian Stock Market Trends through Ensemble Methods and Sentiment Analysis of Social Media» принята к публикации в топовом рецензируемом журнале Annals of Operations Research

Работа Т.В. Тепловой и М.С. Файзулина (НИУ ВШЭ) «Decoding Russian Stock Market Trends through Ensemble Methods and Sentiment Analysis of Social Media» была принята к публикации в топовом рецензируемом журнале (1 квартиль Скопус и WoS) Annals of Operations Research. Электронная версия работы ожидается в IV квартале 2025 года.

Исследование посвящено российскому фондовому рынку, влиянию метрик настроений инвесторов, извлечённых из сообщений в российских социальных медиа, на доходности и объёмы торгов акциями. Работа опирается на анализ более 2 млн сообщений пользователей платформ Tinkoff Pulse и MFD, с применением методов машинного обучения и ансамблевых моделей (Stacking), что позволило достичь точности классификации около 62%.

Ключевые результаты показывают, что настроения розничных инвесторов оказывают статистически значимое влияние на доходности и объемы торгов большинства акций.  Сила влияния зависит от ликвидности ценных бумаг и особенностей поведения различных групп участников рынка. Так, молодые инвесторы ориентируются на сигналы Tinkoff Pulse, тогда как более опытные пользователи MFD склонны воспринимать оптимизм как сигнал к продаже акций российских компаний. В статье показано, что важную роль играют авторские индексы внимания и дивергенции мнений, отражающие когнитивные особенности инвесторов. Настроения инвесторов также объясняют изменения в объёмах торгов, особенно при учёте отдельных групп эшелонов акций. Исследование заполняет значимый пробел в понимании психологии розничных инвесторов на российском рынке и имеет практическое значение для инвесторов, регуляторов и разработчиков онлайн‑платформ.

Исследование выполнено при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
#Центры_превосходства