Le cours des actions en bourse dépend directement des humeurs des investisseurs en fonction du marché. Et si leurs fluctuations pouvaient être prédites ?
Une équipe composée de chercheurs de la Warwick Business School et de l'Université de Boston a trouvé le moyen d'identifier parmi les sujets de recherche réalisés sur Google, ceux qui prédisent des chutes de cours boursiers. Ces travaux prennent la suite de projets similaires tels celui appliqué aux audiences de pages Wikipédia, qui avait déjà fait l’objet d’une publication. C'est de nouveau en se focalisant sur des mots précis empruntés par les internautes, et cette fois grâce à une analyse sémantique, que les chercheurs bâtissent leur modèle. L'observation d'un corpus précis leur a permis de constater que les chutes de cours boursiers sont souvent précédées d'une abondance de recherche sur Google en lien avec ces marchés. Ils en ont déduit le fort potentiel prédictif des mots du vocabulaire financier.
Prédire le cours des marchés à l’aide de mots-clés financiers
Pour élaborer cette méthode de détection automatique des actions susceptibles de perdre en popularité, les chercheurs se sont appuyés sur des données anciennes, des recherches Google effectuées entre 2004 et 2012. Dans une approche sémantique, il a d'abord fallu repérer les personnes qui utilisaient un vocabulaire en rapport avec la finance puis isoler leurs données de recherche. Les chercheurs ont donc catégorisé les termes dans des domaines précis et aussi considéré leurs occurrences de recherche de manière générale grâce à l'outil 'Google Trends'. Ceci leur a permis de définir dans quelle mesure l'utilisation des mots clés était reliée aux fluctuations boursières. Ils ont par exemple pu en déduire que les requêtes liées à la fois aux affaires et à la politique révèlent une certaine inquiétude sur l'état de l'économie qui se traduit souvent par une perte de confiance dans la valeur des marchés et donc par une chute des cours.
L'avenir de la bourse pourrait être dans l'analyse sémantique en temps réel
C'est dans la volonté d'exploiter ces signes avant-coureurs que les chercheurs ont mis en place une méthode de détection de modèles comportementaux-types liés à la prise de décision via l'observation des recherches faites sur internet. A terme, l'idée est de pouvoir anticiper les comportements des décisionnaires qui provoquent la chute des cours des actions et donc d'optimiser la mise en place de stratégies d'investissement. Reste à savoir si ces observations a posteriori pourraient se révéler aussi efficaces dans le cadre d'une analyse des tendances en temps réel.