Eine neue Software aus Wien nutzt Twitternachrichten, um Entwicklungen von Aktienkursen vorherzusagen: Mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning erkennt sie Stimmungen der Tweets und ihre Folgen für den Finanzmarkt.
Der Kurzbotschaftendienst Twitter ist nicht nur das Sprachrohr des US-Präsidenten, sondern erfüllt auch wichtige Nachrichtenfunktionen und liefert Daten für die Forschung. 95 Prozent aller Nachrichten kommen auf dem sozialen Medium vor, und 52 Prozent der Nachrichten finden nur auf Twitter und sonst nirgends statt. Nutzt man diese Informationen, hat man einen zeitlichen Vorsprung – immerhin erscheinen Fernseh- und Zeitungsformate mit einigen Stunden Verspätung.
Ein Team an Informatikern der Uni Wien erstellt neue Berechnungsmethoden (Algorithmen), die aus Texten auf Twitter erkennen, wie sich Aktienkurse entwickeln. Mit einem Spin-off-Fellowship der Forschungsförderungsgesellschaft FFG und Unterstützung des Wissenschaftsministeriums soll Snap (Social Network Asset Predictor) zur Marktreife geführt werden. „Als wir uns in einer Vorlesung an der Uni Wien kennenlernten, hatten wir mit Finanzmärkten nichts am Hut. Ich fand Aktien immer langweilig“, sagt Michael Trimmel, der mit Alexander Steiner und Markus Tretzmüller 2019 das Spin-off Cortecs gegründet hat.
In der Vorlesung ging es um den bisher größten Flashcrash, der 2010 viele Anleger betraf. „Bei dem Flashcrash verursachte ein einzelner Händler einen extremen Kursverlust in kurzer Zeit“, erklärt Trimmel, der als Student begann, die Verschränkung von Online-Nachrichten und Finanzentwicklungen zu beobachten.