Asimovs Psychohistorik

Sagt die Laune der Menge die Börse voraus? Du legst die Stimmungskurve gegen den Dow Jones — und lernst am ehrlichen Ergebnis, warum Asimov seiner Psychohistorik einen „Maulesel“ zur Seite stellte.

Worum es geht

Asimov war zu klug, um seine Psychohistorik allmächtig zu machen. In den Romanen taucht eine Figur auf, die er den Maulesel nennt: ein einzelner, unvorhergesehener Mensch, der Seldons ganze Berechnung über den Haufen wirft. Die Menge folgt Mustern — bis ein Ausreisser kommt, den kein Muster kannte.

Genau diese Spannung misst du jetzt. Die Vermutung: Wenn die Stimmung der Menge kippt, müsste sich das in den Märkten zeigen — Angst drückt Kurse, Zuversicht hebt sie. Du prüfst das nicht am Bauchgefühl, sondern an acht Jahren Daten. Und du wirst sehen: Ein Fünkchen Zusammenhang ist da — aber wer daraus sicheres Geld machen will, trifft den Maulesel.

Ein bisschen Hintergrund

Warum „gestern gegen heute“? Eine Vorhersage ist nur dann eine, wenn die Ursache vor der Wirkung liegt. Darum stellen wir die Stimmung von gestern der Rendite von heute gegenüber. Fänden wir dort einen Zusammenhang, hiesse das: Die Stimmung läuft dem Kurs voraus — man könnte sie zum Vorhersagen nutzen. Vergleicht man dagegen denselben Tag mit sich selbst, misst man nur, dass schlechte Nachrichten und fallende Kurse zusammen auftreten — das ist keine Vorhersage.

Was ein ehrliches Ergebnis ist. Erwarte keine Wunder. Käme ein Modell auf 90 Prozent, wäre das ein Alarmzeichen für einen Fehler (meist ein Datenleck). Ein paar Punkte über der Zufallslinie sind das realistische, ehrliche Ergebnis — und schon das ist bemerkenswert, wenn man bedenkt, dass es allein aus dem Ton von Schlagzeilen kommt.

Stimmung und Börse verbinden

Erst die Stimmung wie in 14.1, dann die Rendite der Börse, dann beides über das Datum zusammenführen. Der vollständige Code liegt auf GitHub.

import pandas as pd
from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 1) taegliche Stimmung (wie in 14.1)
nachrichten = pd.read_csv("RedditNews.csv")
vader = SentimentIntensityAnalyzer()
nachrichten["stimmung"] = nachrichten["News"].astype(str).apply(
    lambda t: vader.polarity_scores(t)["compound"])
stimmung = nachrichten.groupby("Date")["stimmung"].mean().rename("mood")
stimmung.index = pd.to_datetime(stimmung.index)

# 2) die Boerse: taegliche Rendite des Dow Jones
boerse = pd.read_csv("DJIA_table.csv", parse_dates=["Date"]).sort_values("Date")
boerse["rendite"] = boerse["Close"].pct_change()

# 3) beides ueber das Datum verbinden; Stimmung um einen Tag versetzen
tab = boerse.merge(stimmung.reset_index(), on="Date")
tab["mood_gestern"] = tab["mood"].shift(1)        # die Stimmung von GESTERN
tab = tab.dropna(subset=["mood_gestern", "rendite"])
print(len(tab), "gemeinsame Boersentage")

Sagt die Stimmung die Börse voraus?

Zwei Prüfungen: ein einfacher Zusammenhang und ein kleines Vorhersage-Modell — beide ehrlich gegen die Zufallslinie gemessen.

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# a) Zusammenhang: Stimmung(gestern) vs. Rendite(heute)
r, p = pearsonr(tab["mood_gestern"], tab["rendite"])
print(f"Korrelation Stimmung(gestern) -> Rendite(heute):  r = {r:.3f},  p = {p:.2f}")

# b) Vorhersage: 'rauf oder runter' allein aus der Stimmung von gestern
X = tab[["mood_gestern"]].values
y = (tab["rendite"] > 0).astype(int)               # 1 = Boerse steigt
treffer = cross_val_score(RandomForestClassifier(200, random_state=0), X, y, cv=5).mean()
zufall  = max(np.bincount(y)) / len(y)
print(f"Treffer 'rauf/runter':  {treffer:.2f}   (Zufallslinie: {zufall:.2f})")

Arbeitsblatt

Wenn's klemmt

Zum Nachdenken

• Die Psychohistorik ist echt — aber bescheiden. Die Menge folgt Mustern, doch der Maulesel, das Unvorhergesehene, bleibt. Ein ehrliches „ein bisschen vorhersagbar“ ist wertvoller als ein grossspuriges „vorhersagbar“.
• Bevor wir zur hellsten Anwendung dieser Macht kommen — dem Verstehen, wie Gruppen gemeinsam Neues schaffen —, steht die Warnung: Dieselben Werkzeuge, die Stimmungen messen, können Stimmungen auch lenken. Wer die Menge lesen kann, steht in der Versuchung, sie zu steuern.
• Genau deshalb ist Mündigkeit kein Beiwerk, sondern der Kern: Ein Werkzeug, das die Menge vorhersagt, ist so gut oder so gefährlich wie die Hand, die es führt.

Erweiterung

• Mehr Vorlauf. Probiere die Stimmung von vorgestern oder ein 3-Tage-Mittel als Merkmal. Wird die Vorhersage besser — oder bleibt der Maulesel?
• Die fertige Kennung nutzen. Der Datensatz enthält in Combined_News_DJIA.csv bereits ein Label (1 = Börse steigt). Vergleiche dein Ergebnis mit einem Modell, das direkt darauf trainiert.
• Ein anderes Ereignis. Statt der Börse: Lege die Stimmungskurve gegen die Daten einer Wahl oder einer Krise. Sieht man dort einen klareren Vorlauf als bei den Kursen?