When Machines Read the Web: Market Efficiency and Costly Information Acquisition at the Intraday Level

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Nous étudions l’hypothèse d’efficience des marchés au niveau intra-journalier en analysant les réactions du marché aux tweets négatifs et rapports publiés sur Internet par un vendeur à découvert. À l’aide d’études d’événements, nous constatons que les investisseurs peuvent générer un profit anormal, faible mais significatif, en passant des ordres très rapidement suite aux informations publiques publiées sur les réseaux sociaux. La réaction du marché aux tweets est plus forte lorsqu’une entreprise est mentionnée pour la première fois sur Twitter, ce qui montre que les investisseurs sont capables d’identifier les informations pertinentes en temps réel. Nous constatons également que les traders qui parviennent à identifier les informations sur le site Internet du vendeur à découvert avant la diffusion de la même information sur Twitter peuvent générer des rendements anormaux beaucoup plus importants. Comme l’acquisition d’informations sur un site web est plus coûteuse et difficile que l’acquisition de la même information sur Twitter, nos résultats fournissent des preuves empiriques soutenant le paradoxe de Grossman-Stiglitz au niveau intra-journalier. Des anomalies de marché de très courte durée existent sur le marché boursier pour compenser les investisseurs qui ont passé du temps et ont dépensé de l’argent pour mettre en place des robots et des algorithmes afin d’identifier les nouvelles informations avant la foule.