Data365 APIを使用した博士研究：ツイートとRedditはどのように市場の動きを予測できるのか？

ロストン・T・ウィリス・ジュニア教授
業界：
金融研究と学術
所在地：
アメリカ合衆国

クライアントについて
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ロストン・T・ウィリス・ジュニア教授 — ノースセントラル大学の博士課程候補生、カリフォルニアバプテスト大学の助教授であり、実際の財務学習は実データから始まると固く信じています。
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タスク
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この研究グレードの作業は、大胆でタイムリーな質問に取り組みました：
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TwitterやRedditなどのプラットフォームからのソーシャルメディアのセンチメントは、短期的な株式市場予測の予測精度を向上させることができるでしょうか？

それは単なる論文ではなく、二重の目的を持つミッションでした。

一つ目：意義のある学術的な成果を発表すること。
もう一つ：ライブ市場データ、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こと。

ミッションの定義と目標の設定

投資家の感情と市場行動の関連性を探るために、ウィリス教授は以下のことを目指しました：

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）分析すること；
「強気」、「弱気」、「買い」、「売り」などの金融感情用語を使ってそれらの投稿をフィルタリングすること；
ソーシャルメディアの感情スコア（VADERを使用して処理）を、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）と比較すること。

すべては2つの重要な質問の追求のために：

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）はありますか？
リアルタイムのソーシャルデータは短期取引予測の精度を向上させますか？

その答えは？‍
はい、ロストン・T・ウィリス・ジュニアはそれを見つけ、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は、すべての洞察の背後にある堅固なデータ基盤を提供することで、それを可能にしました。

そして、私たちはその物語を最後までお伝えするためにここにいます。

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。分析モデルも準備が整っていました。
データは？あまりにも不足していました。

データは、ロストン・T・ウィリス・ジュニア教授にとって制約要因であり、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、データセットを試みましたが、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かかる significantな時間の損失。

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の大きな変化

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。

かつてはバラバラだった情報源が、単一の効率的なパイプラインに変わり、スムーズに機能するようになりました：

ティッカーとセンチメント信号のキーワードレベルフィルタリング；
TwitterとRedditからの91,738件の投稿へのアクセス — クリーンでフィルタリングされ、完全な状態（公開されたまま）で；
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；
Yahoo Financeの取引統計と完全に一致するデータ

これにより、一貫した研究用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、断片的で一貫性のないデータソースに苦しみ、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、分析できるようになり、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、データ収集のトラブルシューティングよりも、より意味のある分析に集中できるようになりました。」

— ロストン・T・ウィリス・ジュニア教授