1. Was genau bedeutet Sentiment?
  2. Was genau bedeutet Buzz?
  3. Was bedeuten Buzz und Sentiment Trigger?
  4. Was sind Ereignisse?
  5. Was sind Trendsignale oder Pulse Picks?
  6. Wie sammelt StockPulse Daten ein?
  7. Wie kann man Online-Nachrichten einer Aktie zuordnen?
  8. Werden eigentlich alle Nachrichten gleich gewichtet?
  9. Für wen ist StockPulse geeignet?
  10. StockPulse liefert Analysen und Daten zu Stimmungen und Trends an den Finanzmärkten. Welchen Einfluss hat die Psychologie der Marktteilnehmer überhaupt auf die Entwicklung eines Aktienkurses? Sind nicht harte Fakten wie Unternehmenszahlen viel wichtiger?
  11. Wie geht StockPulse mit Spam um?
  12. Können Sie Tipps geben, wie sich Ihre Daten konkret für das Trading einsetzen lassen? Geben Sie konkrete Empfehlungen?
  13. Lässt sich mit den StockPulse-Daten ein automatisiertes Trading durchführen?

Was genau bedeutet Sentiment?
Das Sentiment gibt die Stimmung der Nachrichten, Tweets und Meinungen der Marktteilnehmer zu einer Aktie an. Das automatisierte System von StockPulse scannt permanent das Internet nach relevanten Meinungen und Nachrichten. Es entscheidet in Sekundenbruchteilen, ob der Text relevant ist und bewertet seine Tonalität (positiv oder eher negativ). Wir geben das Sentiment auf einer Skala von -100 bis +100 Punkten an. -100 Punkte bedeutet sehr negativ und +100 sehr positiv. Ein Wert von +70 Punkten ist zum Beispiel überdurchschnittlich positiv. Diese Werte werden in Echtzeit erstellt. Wird eine neue Nachricht oder eine Meinungsäußerung als relevant und positiv oder negativ registriert, verändert sich der Sentimentwert sofort.


Was genau bedeutet Buzz?
Der Buzz zeigt, wie stark eine Aktie derzeit im Fokus der Netzgemeinde steht. Je höher der Buzz, desto mehr wird im Moment online über eine bestimmte Aktie diskutiert. Wir geben den Wert in Prozent an. 100 % entsprechen dem Durchschnitt. Kommen also über die Aktie X genauso viele Nachrichten herein, wie sonst im Schnitt auch, beträgt der Buzz 100 Prozent. Ein Buzz von 540 % würde bedeuten, dass mehr als fünf Mal so häufig wie gewöhnlich über diese Aktie diskutiert wird. Die Werte berechnet unser System in Echtzeit. Mit jeder neuen Nachricht oder Meinung erhöht sich der Buzz leicht. Unser System vergleicht den Wert immer mit der gleichen Zeitperiode (Tageszeit) des vorangegangenen Tages. Zum Beispiel ist um 10 Uhr morgens für deutsche Aktien in der Regel mehr Kommunikation als um 1 Uhr nachts. Daher muss der aktuelle Wert auch immer mit der gleichen Periode, z. B. vom Vortag, verglichen werden.


Was bedeutet Buzz und Sentiment Trigger?
Buzz und Sentiment Trigger zeigen an, welche Aktien derzeit überdurchschnittlich stark in Social Media diskutiert werden. Diese Aktien könnten kurzfristig in den Fokus der Marktteilnehmer rücken. Ein hoher Buzz kann zum Beispiel ein Vorbote für eine kräftige Kursbewegung sein. Anders ausgedrückt: Er zeigt an, dass etwas im Busch ist. Ein niedriger Buzz dagegen bedeutet, dass der Wert vergleichsweise wenig beachtet wird.


Was sind Ereignisse?
Für Anleger und Trader wird es zunehmend wichtig, Social-Media-Kanäle zu beobachten. Börsenrelevante News finden immer häufiger zuerst über Twitter oder Börsen-Foren ihren Weg an die breite Öffentlichkeit. Oftmals zur Überraschung der Marktteilnehmer. Aber kein Anleger oder Trader ist in der Lage, alleine zehntausende mehr oder weniger relevante Twitter-Accounts mit täglich hunderttausenden Tweets zu beobachten. Bei StockPulse übernehmen Hochleistungsrechner und intelligente Software-Systeme diese Arbeit. Wir haben ein vollautomatisiertes System entwickelt, das permanent das Internet und insbesondere Social-Media-Kanäle nach relevanten Nachrichten, Tweets oder Meinungen durchsucht. Diese Nachrichten wertet es in Echtzeit aus. Unsere Algorithmen und Programme beobachten mehr als 30.000 Aktien, Indizes und die wichtigsten Währungspaare. Sie erkennen Stimmungsänderungen oder starkes Kommunikationsaufkommen zu einem Titel direkt und zeigen das entsprechende “Ereignis” sofort an.


Was sind Trendsignale oder Pulse Picks?
Unsere Crawler sammeln rund um die Uhr Nachrichten, Tweets, Forenbeiträge und Kommentare ein. Wir besitzen historische Daten über einen Zeitraum von fast sieben Jahren, da unsere Crawler etwa seit Sommer 2010 ununterbrochen in Betrieb sind. Insgesamt handelt es sich um mehr als 500 Millionen Nachrichten, Meinungen und Tweets von etwas 30 Millionen verschiedenen Autoren. Diese Zahlen wachsen exponentiell.

Basierend auf dieser riesigen Datenmenge berechnen wir unsere Trendsignale oder wie wir es auch nennen: die Pulse Picks. Verschiedene Programme und Algorithmen prüfen, wie der Kurs der Aktie in der Vergangenheit auf die Kommunikation im Netz reagiert hat. Also: Ist er tatsächlich gestiegen, wenn das Netz steigende Kurse erwartet hat? Anhand dieser Berechnungen lassen sich Muster erkennen, die wahrscheinlich auch zukünftig eintreten werden. Das System erkennt auch, ob Social Media eher zu positiv über eine Aktie diskutiert und der Kurs danach immer fällt. Das würde es mit hoher Zuverlässig als Kontraindikator erkennen. Dementsprechend fiele das Trendsignal aus: In diesem Beispiel hätten wir trotz positiver Grundstimmung ein negatives Trendsignal. Wir zeigen zu jedem Trendsignal oder Pulse Pick die Trefferquote aus der Vergangenheit an. Sie können daran erkennen, wie verlässlich das erkannte Muster ist (basierend auf statistischen Hypothesentests). Darüber hinaus können Sie sich für jedes Trendsignal die Historie anschauen.


Wie sammelt StockPulse Daten ein?
Für das Einsammeln der Daten benutzen wir so genannte Crawler. Das sind Computerprogramme, die Websites nach bestimmten Schlüsselworten durchsuchen. Auf der Suche nach Schlüsselworten sind die Crawler aber nicht im gesamten World Wide Web unterwegs. Wir beschränken unsere Suche auf Foren und Nachrichtenseiten mit Wirtschafts- und Finanzbezug und natürlich Twitter. In Deutschland sind dies zum Beispiel „finanzen.net“ und „wallstreet:online“ sowie zahlreiche andere Quellen. Auf diese Weise vermeiden wir direkt von Anfang an zu viel Spam oder irrelevante Nachrichten.

Unsere mehr als 100 Crawler suchen dort zum Beispiel nach Namen von Unternehmen oder Kürzeln davon. Das Kürzel „$JPM“ verwenden Twitter-User zum Beispiel, wenn sie über die Aktie der US-Investmentbank JP Morgan schreiben. Solche Kürzel heißen in Abgrenzung zum Hashtag (#), mit dem man auf Twitter ein relevantes Wort versieht, Cashtag. „$GOOGL“ steht für die Aktie von Google. Findet ein Crawler ein solches Kürzel auf einer Seite, weiß er, dass hier über eine Aktie geschrieben wird. Unsere Crawler durchsuchen auf diese Weise Millionen Nachrichten und Forenbeiträge jeden Tag nach relevanten Informationen.


Wie kann man Online-Nachrichten einer Aktie zuordnen?
Damit wir wirklich nur die Nachrichten und Meinungsbeiträge analysieren, in denen es um die Aktie geht, verwenden wir eine verfeinerte Suche. Wird zum Beispiel über die Freundin von Fußballer Mats Hummels berichtet und im Text „Borussia Dortmund“ (Hummels‘ Verein) genannt, erkennt unser Crawler, dass es nichts mit der SDAX-Aktie des BVB zu tun hat. Der Crawler sammelt nur solche Daten zum BVB ein, in denen von der Borussia Dortmund GmbH & Co. KGaA die Rede ist. Bei Twitter verwenden die Nutzer Cashtags ($), um Diskussionen über Wertpapiere zu kennzeichnen. Wir suchen dann auf Twitter explizit nach Cashtags, um die relevante Kommunikation zu finden.


Werden eigentlich alle Nachrichten gleich gewichtet?
Nein! Wir verwenden verschiedene Kennzahlen, um Nachrichten unterschiedlich zu bewerten. Streng genommen wird auch nicht die Nachricht, sondern der Autor bewertet. Also der Twitter-Nutzer oder die Person, die in einem Forum einen Beitrag schreibt. Autoren können auch große Nachrichtenagenturen sein, deren Nachrichten wir ebenfalls einsammeln und bewerten. Auch das Unternehmen selbst kann Autor sein, wenn es zum Beispiel eine Adhoc-Mitteilung veröffentlicht.

Wir bewerten den Einfluss eines Autors mit verschiedenen Kennzahlen. Bei Twitter-Nutzern ist etwa das Verhältnis von Followern zu Tweets wichtig. Bei Foren-Nutzern schauen wir mehr darauf, wie viele Reaktionen ein Autor mit seinem Beitrag hervorruft.

Zusätzlich zu diesen automatisierbaren Verfahren, verifizieren wir wichtige Autoren auch manuell. Wir haben mehrere Tausend Twitter-Nutzer kategorisiert und in Klassen eingeteilt und weisen diesen “handverlesenen” Autoren ein Vielfaches an Gewicht zu. Zum Beispiel haben wir die Top Hedge Fonds Manager weltweit oder die Top 100 privaten Trader zusammengestellt. Wichtige Finanzanalysten oder Wirtschaftsjournalisten bilden eigene Kategorien. Wir pflegen und aktualisieren diese Listen und unsere Bewertungsverfahren ständig.


Für wen ist StockPulse geeignet?
StockPulse richtet sich an erfahrene, risikobewusste Anleger und Trader sowie Finanzmarkt-Profis, die Sentiment-Analysen als eine Entscheidungshilfe für ihr Trading verstehen. Für sie sind StockPulse-Daten eine völlig neuartige Quelle qualitativer Daten zur Entwicklung eigener Trading-Modelle.

Auch Privatanleger, die das Risiko scheuen und nur ab und zu Aktien kaufen, profitieren von unseren Sentiment-Daten. Für sie bieten wir unseren automatisierten News-Reader Service an: die StockPulse Signalregeln. Wir arbeiten uns durch eine unüberschaubare Menge an Nachrichten und filtern das für Sie Relevante heraus. So verpassen Sie keine entscheidende Information zu ihrem Portfolio mehr.


StockPulse liefert Analysen und Daten zu Stimmungen und Trends an den Finanzmärkten. Welchen Einfluss hat die Psychologie der Marktteilnehmer überhaupt auf die Entwicklung eines Aktienkurses? Sind nicht harte Fakten wie Unternehmenszahlen viel wichtiger?
Auf diese Frage möchten wir zuerst mit einem Zitat von Börsenlegende André Kostolany antworten: „Die Börse reagiert gerade mal zu zehn Prozent auf Fakten – alles andere ist Psychologie.“ Ob die Psychologie nun wirklich zu 90 Prozent für die Entwicklung eines Aktienkurses verantwortlich ist, lässt sich nicht exakt feststellen. Dass die Psychologie der Marktteilnehmer eine überaus große Rolle spielt, steht aber außer Frage, wie es bspw. das umfangreiche Feld der Behavioral Finance zeigt. Kursbeeinflussende Stimmungen und Trends sind früher durch Diskussionen auf dem Börsenparkett entstanden und haben sich von dort aus verbreitet. Heute findet dieser Prozess vor allem in Social Media statt – und ist damit messbar geworden. Wie eine Suchmaschine durchforsten wir das Internet täglich und weltweit nach Nachrichten, Kommentaren und Meinungen der Marktteilnehmer – die dabei gewonnenen Daten werden über verschiedene komplexe Verfahren ausgewertet und zu Sentiment-Analysen verdichtet. Unsere Kunden wissen also jederzeit, wie die überwiegende Masse der Marktteilnehmer “tickt” und können entsprechend agieren.


Wie geht StockPulse mit Spam um?
Im Internet gibt es natürlich nicht nur ernst zu nehmende, echte Nachrichten, sondern auch viel Werbung oder Spam. Diese Nachrichten sortieren wir schon beim Einsammeln aus. Dabei verwenden wir Schlüsselworte, die viele Spam-Nachrichten beinhalten. Enthält ein Beitrag ein solches Wort, wird er in der Regel nicht berücksichtigt. Außerdem filtern wir die Autoren. Bei Twitter ist das Verhältnis von Tweets zu Followern ein wichtiger Hinweis auf einen Spam-Account. Tweetet ein Nutzer täglich hunderte Nachrichten, hat aber keinerlei Follower, deutet das auf Spam hin. Wir führen eine Liste mit solchen Spam-Accounts und aktualisieren sie ständig. Zudem gehen wir verdächtigen Werten manuell nach. Steigt zum Beispiel das Gesprächsaufkommen zu einer Aktie ohne erkennbaren Grund deutlich an, kann das auch mit Spam zu tun haben. Entdecken wir so Spammer, setzen wir sie ebenfalls auf unsere schwarze Liste. Wir verwenden viel Zeit darauf, unseren Spam-Schutz weiter zu optimieren. Denn nur aus echten Daten lassen sich auch echte Hinweise generieren. Mehr zu unserem Engagement gegen Spammer und Betrüger lesen Sie hier in einem Beitrag der Frankfurter Allgemeinen Zeitung von August 2014.


Können Sie Tipps geben, wie sich Ihre Daten konkret für das Trading einsetzen lassen? Geben Sie konkrete Empfehlungen?
Wir liefern hochwertige Daten – Sentiment-Analysen oder Handelssignale – die für viele unserer Kunden eine wichtige Grundlage für Tradingentscheidungen darstellen. Wie genau der Einzelne unsere Daten interpretiert und einsetzt, bleibt ihm selbst überlassen. Dazu stellen wir umfangreiche historische Sentiment-Daten bereit, welche unsere Kunden mit eigenen Tools und Verfahren auswerten und so eigene Trading-Modelle entwickeln können. Unsere Daten können zum Beispiel als Indikatoren oder Signale für kurzfristige Kursentwicklungen eingesetzt werden. Keinesfalls aber sind unsere Daten als konkrete Handelsanweisungen gedacht, denen unsere Nutzer ohne Berücksichtigung weiterer Informationen blind folgen sollten.


Lässt sich mit den StockPulse-Daten ein automatisiertes Trading durchführen?
Ja. Wir von StockPulse verstehen uns als Lieferant hochwertiger Daten – ob und wie diese Daten dann für das Trading eingesetzt werden, bleibt dem jeweiligen Nutzer überlassen. Um automatisiert mithilfe von StockPulse-Daten handeln zu können, haben Kunden nach individueller Rücksprache die Möglichkeit, auf die StockPulse-API zuzugreifen. Diese liefert die Daten in einem für einschlägige Tools lesbaren Format aus (z. B. XML, JSON). Aus zahlreichen Gesprächen mit Kunden, Finanzdienstleistern und Börsenexperten wissen wir, dass die StockPulse-Daten für die meisten Nutzer eine wertvolle Unterstützung für ihre Handelsmodelle darstellen – als weitere Entscheidungsgrundlage neben Analystendaten, Charttechnik oder sonstigen News.