Newest papers

More Mentions, Less Information? Diagnosing Identity and Alignment in Reddit Embeddings for Volatility Forecasting

Zhiyu Zheng · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.25468 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Kể từ khi không có thông tin tích cực thông qua kiểm soát công ty ticStop nhưng ngắn hạn, r/WallStreetBets (WSB) đã được liên kết với các tập phim biến động cực đoan, và văn bản của nó ngày càng được sử dụng để dự đoán biến động. Một mô hình chỉ sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhúng của các bài đăng WSB đạt được $ R^2$ out-of-sample largegressive (HAR) benchmark của 0.13 cho log realized variance. Con số đó cho thấy sức mạnh dự đoán-free-firm-identity controls, nhưng nó không tiết lộ nơi thông tin đến từ hoặc bao nhiêu văn bản thêm ngoài lịch sử biến động gia tăng của riêng một công ty. Chúng tôi trả lời những câu hỏi này với một giao thức chẩn đoán mà niêm phong nhúng trên một loạt các bài đăng

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Since the 2021 GameStop short squeeze, r/WallStreetBets (WSB) has been associated with episodes of extreme volatility, and its text is increasingly used to forecast volatility. A model using only large language model (LLM) embeddings of WSB posts attains an out-of-sample $R^2$ of 0.13 for log realized variance. That number shows predictive power, but it does not reveal where the information comes from or how much the text adds beyond a firm's own volatility history. We answer these questions with a diagnostic protocol that nests embeddings on a heterogeneous autoregressive (HAR) benchmark, compares them with text-free firm-identity controls, shuffles the day-to-text pairing within firm-years to test day-specific alignment, and checks whether gains persist across periods and coverage groups. We apply the protocol to frozen LLM embeddings in a panel of 202,145 mentioned stock-days, using retrospective rolling out-of-sample tests over 2015-2022. The results indicate that most of the standalone fit reflects firm or firm-year information: on firms seen in training, a text-free firm baseline reaches $R^2 = 0.32$, shuffling preserves 89-92% of the standalone fit, and masking ticker strings reduces standalone $R^2$ to -0.005. Adding embeddings to HAR reduces equal-date MSE by 1.22% (95% CI [0.94, 1.49]). This small but statistically significant gain survives firm controls and ticker masking, but is largely eliminated by alignment shuffling. The gain is concentrated in 2015-2019 and is not distinguishable from zero in 2020-2022. Expanding coverage by 48% through off-hours and weekend posts adds stock-days with no reliable positive increment. More mentions therefore do not imply more incremental forecasting information.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Shuffling, Volatility (finance), Computer science, Autoregressive model, Econometrics, Odds

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange