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21 junho 2016

Sabedoria do Twitter: previsão dos retornos via tweets

Resumo:

With the rise of social media, investors have a new tool to measure sentiment in real time. However, the nature of these sources of data raises serious questions about its quality. Since anyone on social media can participate in a conversation about markets -- whether they are informed or not -- it is possible that this data may have very little information about future asset prices. In this paper, we show that this is not the case by analyzing a recurring event that has a high impact on asset prices: Federal Open Market Committee (FOMC) meetings. We exploit a new dataset of tweets referencing the Federal Reserve and shows that the content of tweets can be used to predict future returns, even after controlling for common asset pricing factors. To gauge the economic magnitude of these predictions, the authors construct a simple hypothetical trading strategy based on this data. They find that a tweet-based asset-allocation strategy outperforms several benchmarks, including a strategy that buys and holds a market index as well as a comparable dynamic asset allocation strategy that does not use Twitter information.

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20 junho 2016

Custos e Segurança

O que você acharia se seus representantes aprovassem despesas secretas, de valor obviamente desconhecidos? Foi o que ocorreu nos Estados Unidos. Este país está contruindo um avião B-21. Recentemente os membros da comissão do senado aprovaram, por 19 a 7, não saber sobre o valor de aquisição do primeiro lote do avião.

A razão alegada: segurança. A informação do custo do B21 poderia fornecer informação sobre o projeto para o inimigo.

Fiquei pensando como isto seria possível na contabilidade pública. Exceto se existirem outras despesas secretas, não seria difícil descobrir este custo; mas temos um problema: o custo deve estar diluído ao longo dos anos.

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