Introduzione a cura di Douglas Mc Kinley, Market Development Manager Enterprise Services, Thomson Reuters Financial & Risk (oggi Refinitiv) ll contenuto di news ed articoli può essere utilizzato per prevedere lo stress del mercato? E in tal caso, quale tipo di contenuto può essere considerato predittivo? Diversi studi hanno precedentemente documentato come il Sentiment delle notizie possa essere usato per prevedere i rendimenti di mercato. Lo studio di Paul Glasserman e Harry Mamaysky della Columbia University arriva alla conclusione che una misura di "inusualità" nel testo delle notizie, combinata con il Sentiment, identifica uno stress che può essere inteso come proxy della volatilità di mercato. Lo studio dimostra inoltre come gli effetti della notizia "inusuale" perdurino nell'arco di mesi, mentre la maggior parte degli studi precedenti afferma che la risposta del mercato azionario alle Shock News si esaurisce nell'arco di giorni. Analogamente si scopre che le notizie insolite si riflettono sulla volatilità più lentamente a livello aggregato che a livello aziendale così come un aumento della "inusualità" delle notizie con Sentiment negativo predice un aumento della volatilità del mercato azionario, contrariamente a quanto accade con le notizie inusuali con Sentiment positivo. Lo studio della Columbia University si basa sull'analisi di oltre 360.000 articoli prodotti e forniti da Thomson Reuters Financial & Risk (oggi Refinitiv), su cui sono state applicate tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing) per determinarne il grado di "inusualità".

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