博士研究のためのData365 API：ツイートとRedditはどのように市場の動きを予測できるか？

これは単なる論文ではなく、二重の目的を持ったミッションでした。

• 一つ目：意義のある学術的成果を発表する。
• もう一つ：生の市場データ、ケースシミュレーション、学生のためのより良いツールを通じて、現代の金融行動を教室に持ち込む。

ミッションの定義と目標の設定

投資家のセンチメントと市場行動の関係を探るために、ウィリス教授は以下を目指しました：

• 主要な米国株（$TSLA、$AAPL、$AMZN、$NVDA、$GME、$JPM、$WMT）に言及するRedditとTwitterの投稿を1年間（2024年5月〜2025年5月）分析する；
• 「強気」、「弱気」、「買い」、「売り」などの金融センチメント用語でそれらの投稿をフィルタリングする；
• Yahoo Financeなどの情報源からの株式パフォーマンス指標（価格変動、取引量、ボラティリティ）に対して、ソーシャルメディアのセンチメントスコア（VADERを使用して処理）を比較する。

二つの重要な質問を追求するために：

1. ソーシャルセンチメントと市場の方向性の間に統計的に有意な関係（60％以上）はあるか？
2. リアルタイムのソーシャルデータは短期的な取引予測の精度を向上させるか？

その答えは？‍
はい、ロストン・T・ウィリス・ジュニア教授はそれを見つけ、プロジェクトを成功させました。

分析は、ソーシャルセンチメントと市場の動きの間に統計的に有意な関連があることを確認しました。そして、Data365 APIがそれを可能にし、すべての洞察の背後にある確固たるデータ基盤を提供しました。

そして、私たちはその物語を最後までお伝えします。

研究計画は整っているがデータが不足しているとき

アイデアはありました。研究の質問は明確に定義されていました。分析モデルは準備が整っていました。
データは？あまり良くありませんでした。

データは制約要因であり、ロストン・T・ウィリス・ジュニア教授にとって主なボトルネックでした。

ウィリス教授は公共API、スクレイパー、データセットを試しましたが、以下の課題に直面しました：

• 情報源間での部分的なカバレッジと不一致な時間範囲；
• 統計的有効性を低下させる欠損値；
• トラブルシューティングや手動データクリーニングに費やされる significant time。

これらの問題は進捗を遅らせ、結果の信頼性を弱めるリスクをもたらしました。

Data365 API、ビッグシフト

Data365 APIが接続されると、ウィリス教授はついに前進するために必要なものを手に入れました。

かつては情報源の寄せ集めだったものが、単一のスムーズなパイプラインに変わりました：

1. ティッカーとセンチメント信号のキーワードレベルのフィルタリング；
2. 91,738件のTwitterおよびRedditの投稿へのアクセス — クリーンでフィルタリングされ、完全（公開されたままの状態）；
3. 12ヶ月の研究ウィンドウ全体に対する100％の歴史的カバレッジ；
4. Yahoo Financeの取引統計と完全に一致するデータ

これにより、一貫した研究グレードのデータセットが提供され、統計的に信頼できるモデリングが可能になり、ウィリス教授はデータのトラブルシューティングではなく分析に集中できるようになりました。

「Data365は、私の論文研究を進めるために必要なものを正確に提供してくれました。このプラットフォームを使用する前は、断片的で不一致なデータソースに苦しんでおり、進捗が遅れていました。Data365を使うことで、包括的なデータセットをシームレスに収集、構造化、分析することができ、研究の旅の中で最大の障害の一つを取り除くことができました。プラットフォームの使いやすさと信頼性のおかげで、私はより意味のある分析に集中し、データ収集のトラブルシューティングに費やす時間を減らすことができました。」

— ロストン・T・ウィリス・ジュニア教授

重要な結果またはすべての数字への信頼

Data365を研究プロセスに統合することで、ウィリス教授は：

• 1,743件の毎日の観察を7つの主要企業（$TSLA、$AAPL、$AMZN、$NVDA、$GME、$JPM、$WMT）にわたって編纂しました；
• 90,000件以上のセンチメントスコア付き投稿を取得し、欠損値はありませんでした；
• VADERを使用して深い分析のために準備された統計的に信頼できるデータセットを作成しました；
• 学術論文、教室の演習、学生主導のプロジェクトに役立つ実用的な洞察を開発しました；
• 研究は現在、データ品質に対する完全な信頼を持って進行中であり、データセットの組み立てから意味のある発見へと移行しています。

データのギャップを排除することで、統合は研究プロセスをその核心的な目的に集中させることを可能にしました：エラーを探すのではなく、ウィリス教授は今やモデルを構築し、仮説をテストし、自信を持って教えています。

“私は無事に論文を守り抜いたことをお知らせできることを嬉しく思います。この成果は、主にData365のおかげで実現しました。あなたのプラットフォームは、データ収集の課題を克服し、研究を完了するために非常に重要でした。”

ロストン・T・ウィリス・ジュニア博士

DBA, MBA