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伊拉斯姆斯大学鹿特丹管理学院的Ting Li和Jan van Dalen分析了超过一百万条涉及标准普尔100指数上市股票的推特，并就此开发了一种算法，用来扫描股票推特，预测股价变动。

具体来说，这种算法观察的时推特的情绪，并提取出嵌入其中的不同的“买入”、“持有”和“卖出”信号，然后将其与未来几天股票的实际价格波动进行比较。

看涨如“买”的股票经历了平均更高的异常收益。同时，有影响力的Twitter用户的相关性更强，这些用户经常被转推，而且经常被提及 - 而某个特定股票的推特数量可以预测交易量，波动性和股票的后续回报。

为了研究该算法是否可以作为盈利交易策略的基础，研究人员利用研究中的信息进行了一个为期21周的模拟，发现即使考虑了交易成本，模拟收益率也超过了市场平均水平。

研究组成员表示，这种算法可以被机构投资者或家庭日间交易者使用，因为他们的研究证明Twitter不仅仅是一种社交噪音 ，人们同样可以从中提取有用信息，帮助自己做出更好的投资决定。

Ting Li和Jan van Dalen远不是第一个将Twitter和股价挂钩的研究人员。早在2010年，研究人员就发现，通过使用两种情绪跟踪工具分析每日Twitter Feed的内容，道琼斯工业平均指数收盘价日内涨跌的预测准确率为87.6％。该算法后来被用于一个2500万英镑对冲基金，虽然实验表现稳定，但实验随后却被迅速关闭。

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