Google peut il prédire le marché boursier ?

Une analyse des changements dans le volume des requêtes de recherche Google liés au thème de la finance révèle des tendances qui pourraient être interprétées comme des signes d’alerte annonciateurs des variations de marché.

Tobias Preis de l’école de commerce Warwick, Helen Susannah Moat de l’Université College London et H. Eugene Stanley de l’Université de Boston ont analysé les changements dans la fréquence de 98 termes, tels que « chiffre d’affaires », « chômage », « crédit » et « nasdaq », dans les recherches sur Google de 2004-2011. (Voir graphique)

Preis, Moat et Stanley ont constaté que l’utilisation de ces changements dans le volume de recherche comme socle à une stratégie de trading sur l’indice Dow Jones Industrial Average, aurait pu générer des profits substantiels.

Dans leur article intitulé « Quantifying Trading Behavior in Financial Markets » et publié dans des rapports scientifiques de Nature Publishing Group, l’équipe d’universitaires démontrent que la négociation sur la base du nombre de requêtes sur Google en utilisant le mot-clé « dette » aurait pu permettre des rendements allant jusqu’à 326 pour cent (voir graphique).

Le Docteur Preis, professeur agrégé de sciences du comportement à l’école de commerce Warwick a déclaré : « Nous avons constaté que les changements dans le volume de certains termes de recherche sur Google pourraient être utilisés comme des signes avant-coureurs de mouvement ultérieur du marché boursier ».

La recherche soutient l’idée que les baisses brutales sur un marché financier peuvent être précédées par des périodes d’inquiétude de la part des investisseurs. Ces derniers peuvent alors rechercher plus d’informations sur le marché avant qu’ils ne soient prêts à vendre à des prix plus faibles. En revanche, les chercheurs ont découvert qu’un manque d’intérêt pour les questions financières pouvait être utilisé comme un signal annonciateur de périodes haussières sur les marchés boursiers.

« L’analyse des données Google Trends peut offrir une nouvelle perspective sur les processus de décision des participants de marché pendant les périodes de fortes variations de prix », a déclaré le Docteur Moat, basé à l’Université de College London.

« C’est excitant de voir que les données de recherche en ligne peuvent nous donner un nouvel éclairage sur la façon dont les humains recueillent des informations avant de prendre des décisions - un processus qui était auparavant très difficile à mesurer ».

Le Docteur Preis a ajouté : « Nous produisons des quantités gigantesques de données à travers nos interactions quotidiennes avec la technologie. Cela ouvre de nouvelles possibilités fascinantes pour une nouvelle ‘science sociale de calcul’ interdisciplinaire ».

L’étude a été élaborée dans le cadre du Programme des indicateurs Open Source de l’IARPA qui vise à développer des méthodes pour l’analyse continue et automatique des données publiques disponibles afin d’anticiper les événements sociaux importants.

« Ce travail illustre l’idée que les données accessibles au public peuvent permettre d’identifier des signaux de détection précoce d’événements émergents dans le monde », a déclaré Jason Matheny, gestionnaire du programme des indicateurs Open Source à IARPA.