[論文レビュー] Social contagion and asset prices: Reddit's self-organised bull runs

Valentina Semenova, Julian Winkler|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2021

FinTech, Crowdfunding, Digital Finance被引用数 7

ひとこと要約

この論文は機械学習を用いてRedditのWallStreetBets（WSB）フォーラムを分析し、ユーザー同士の感情伝染——他の人の意見に影響されて買い気配または売り気配の見方をとる——が小規模投資家の取引行動を駆り立て、資産価格のバブルを拡大させることを示している。WSBの感情がリターンを予測可能であり、オンラインでの拡散が重い尾を示すことで、個別的な感情ショックが市場動向に直接影響を及ぼすことが判明した。

ABSTRACT

Can unstructured text data from social media help explain the drivers of large asset price fluctuations? This paper investigates how social forces affect asset prices, by using machine learning tools to extract beliefs and positions of `hype' traders active on Reddit's WallStreetBets (WSB) forum. Our stylized model shows that peer effects help explain return predictability and reversals, as well as bubble dynamics. We empirically document that sentiments expressed by WSB users about assets' future performances (bullish or bearish) are in part due to sentiments of their peers and past asset returns. The paper directly estimates the effect of WSB activity on asset prices. We document: that retail trader demand follows WSB discussions through using Trade and Quote (TAQ) data, the predictability of prices from retail trader discourse, the amplified market impact of idiosyncratic investor sentiment from viral content online, and the greater exposure of hype investors to bubbles in the markets.

研究の動機と目的

• 非構造化オンラインディスカッションにおける社会的伝染が小規模投資家の取引行動と資産価格の変動をどのように駆り立てるかを調査すること。
• 仲間の影響や感情の外挿が、金融市場におけるリターンの予測可能性、逆張り、バブル形成を説明できるかどうかを検討すること。
• 高頻度データを用いてユーザーの感情を実際の取引行動と結びつけることで、WSBの議論の直接的な市場影響を推定すること。
• オンラインコンテンツにおける重い尾を示す注目パターンが、個別的な感情ショックをどのように拡大させ、市場価格に影響を与えるかを評価すること。
• 社会的影響とトレンドフォローアイデアを統合したモデルを構築し、小規模投資家主導市場で観察されるバブル動向を説明すること。

提案手法

• 大規模言語モデル（LLMs）を用いて、WSB投稿の非構造化テキストから投資家の信念やポジションを抽出し、特定の銘柄に対する看高・看安感情に焦点を当てる。
• 取引・見積もり（TAQ）データを用いて小規模投資家の取引行動を特定し、WSBの議論のタイミングと感情の強度とを関連付ける。
• WSB感情がリターンに与える因果的影響を隔離するために、インストゥルメンタル変数手法を採用し、感情駆動の需要とリターン駆動の感情を区別する。
• GabaixとKoijen（2020）の枠組みを応用し、オンラインコンテンツにおける重い尾を示す注目パターンが、感情の多様性が平均化されないことをモデル化し、個別的感覚が価格に影響を及ぼす仕組みを解明する。
• 仲間の影響と外挿的期待を組み込んだ簡素化されたモデルを構築し、観察された市場パターンに一致するバブル動向を模擬する。
• 公開スクリーンショットからの手動によるトレーダーのポジション抽出とNLP感情分析を併用し、感情－信念－取引の連関を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 WSBユーザーの取引意思決定は、彼らが資産のパフォーマンスについて公に表明した信念にどの程度従うか？
• RQ2 仲間の感情と過去の資産リターンは、WSBにおける個別投資家の看高・看安期待にどのように共同で影響を与えるか？
• RQ3 WSBの議論のボリュームと感情が、実際の小規模投資家取引ボリュームと資産価格に因果的にどのような影響を与えるか？
• RQ4 オンラインコンテンツの拡散が重い尾を示す性質であることで、個別的感覚ショックがどのように拡大され、市場リターンに影響を与えるか？
• RQ5 仲間の影響やトレンドフォローといった社会的要因が、小規模投資家主導市場におけるリターンの予測可能性とバブル動向をどの程度説明できるか？

主な発見

• 小規模投資家の需要はWSBの議論ボリュームと感情と顕著に相関しており、仲間が看高感情を表明している場合、自身が看高になる確率は2倍に上昇し、14%高い可能性を示す。
• インストゥルメンタル変数を用いたWSB感情は、同時期の株価リターンを強く予測可能であり、オンラインディスカッションが市場動向に因果的に関与していることを確認した。
• オンラインコンテンツの人気分布が重い尾を示すことで、ウイルス性のある投稿に起因する個別的感覚ショックが分散されず、資産価格に顕著な影響を与えることが分かった。
• 仲間の影響が外挿的期待よりもWSB投資家の期待形成においてより強く影響しており、感情形成において社会的影響がトレンドフォローを上回ることが示された。
• 仲間の影響と外挿的期待を組み込んだモデルは、バブル動向の主な特徴——長期化とピークの低減——を再現でき、純粋な外挿的モデルと比較してより現実的である。
• 実証結果から、WSBの議論は、ゲームストップの空売りショックのような極端な小規模投資家参加期に、バブルに類似した市場動向と関連していることが判明した。