[논문 리뷰] Social contagion and asset prices: Reddit's self-organised bull runs

Valentina Semenova, Julian Winkler|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 05.

FinTech, Crowdfunding, Digital Finance인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 기계학습을 활용해 레딧의 월스트리트베팅스(WSB) 포럼을 분석하여, 사용자들이 다른 사람들의 의견에 영향을 받아 bullish 또는 bearish 시장을 형성하는 '동료 기반 감성 전염'이 소매 투자자 거래 활동을 이끌고 자산 가격 버블을 확대시킨다는 것을 보여준다. 연구는 WSB 감성이 수익률을 예측할 수 있으며, 온라인에서의 헤비테일(heavy-tailed) 확산이 특이적 감성 충격을 증폭시켜 직접적으로 시장 역학에 영향을 준다는 점을 발견했다.

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.

연구 동기 및 목표

• 비정형 온라인 논의에서의 사회적 전염이 소매 투자자 거래와 자산 가격 변동성에 어떻게 기여하는지 조사하기 위해.
• 동료 영향과 감성 외삽이 금융 시장에서 수익률 예측 가능성, 반전 현상, 버블 형성에 설명되는지 검토하기 위해.
• 고빈도 데이터를 활용해 사용자 감성과 실제 거래 활동을 연결함으로써 WSB 논의의 직접적 시장 영향을 추정하기 위해.
• 온라인 콘텐츠에서의 헤비테일 주목 패턴이 특이적 감성 충격을 어떻게 증폭시키고 가격에 영향을 주는지 평가하기 위해.
• 사회적 영향과 추세 따르기 행동을 통합한 모델을 개발하여 소매 중심 시장에서 관찰된 버블 역학을 설명하기 위해.

제안 방법

• 특정 주식에 대한 bullishly 또는 bearishly 경향을 갖는 감성에 초점을 맞춰, 비정형 텍스트인 WSB 게시물에서 투자자 신념과 포지션을 추출하기 위해 대규모 언어 모델(LLMs)를 적용했다.
• 소매 거래 활동을 식별하고 WSB 논의 시점과 감성 강도와 연결하기 위해 트레이드 앤 쿼트(TAQ) 데이터를 사용했다.
• WSB 감성이 수익률에 미치는 인과적 영향을 분리하기 위해 도구변수 기법을 적용했으며, 수익률 기반 감성과 감성 기반 수요를 구분했다.
• Gabaix와 Koijen(2020)의 프레임워크를 적용하여, 온라인 콘텐츠에서의 헤비테일 주목이 감성 이질성을 평균화하는 것을 방지하고, 특이적 감성이 가격에 영향을 줄 수 있음을 모델링했다.
• 동료 효과와 외삽적 기대를 통합한 단순화된 모델을 개발하여, 관찰된 시장 패tern과 일치하는 버블 역학을 시뮬레이션했다.
• 공개 스크린샷에서 수동으로 투자 포지션을 추출하고 NLP 감성 분석을 결합하여 감성-신념-거래 연결 고리를 검증했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 WSB 사용자들의 거래 결정은 그들이 자산 성과에 대해 공개적으로 표현한 신념을 어느 정도 따르는가?
• RQ2 동료 감성과 과거 자산 수익률이 개별 투자자들이 WSB에서 bullishly 또는 bearishly 기대를 형성하는 데 어떻게 함께 영향을 미치는가?
• RQ3 WSB 논의 량과 감성이 실제 소매 거래 량과 자산 가격에 미치는 인과적 영향은 무엇인가?
• RQ4 온라인 콘텐츠 확산의 헤비테일 특성이 특이적 감성 충격을 어떻게 증폭시키고 시장 수익률에 영향을 주는가?
• RQ5 소매 중심 시장에서 수익률 예측 가능성과 버블 역학을 설명하는 데 있어 사회적 요인, 즉 동료 영향과 추세 따르기 행동의 영향은 어느 정도인가?

주요 결과

• 소매 투자자 수요는 WSB 논의 량과 감성과 유의미하게 상관되어 있으며, 동료가 bullishly 감성 표현을 할 경우, 자신이 bullishly 기대할 확률이 14% 높아진다.
• 도구변수 처리된 WSB 감성은 동시 수익률을 강력하게 예측하며, 온라인 논의가 시장 움직임에 인과적 연결이 있음을 확인한다.
• 온라인 콘텐츠 인기의 헤비테일 분포는 특이적 감성 충격이 다각화되지 않고 자산 가격에 중대한 영향을 줄 수 있음을 의미한다.
• 감성 형성 과정에서 동료 효과가 외삽보다 더 큰 영향을 미치며, 사회적 영향력이 추세 따르기 행동을 압도함을 시사한다.
• 동료 효과와 외삽을 통합한 모델은 순수 외삽 모델과 비교해 장기 지속성과 피크 강도 감소라는 버블 역학의 핵심 특징을 재현한다.
• 실증 결과는 WSB 논의가 게임스톱 공매도 스케줄 기간과 같은 극도로 소매 참여가 높은 기간에 버블 유사 시장 역학과 연결되어 있음을 보여준다.