在当今时代，机器学习是一种比以往任何时候都被用于更多工业领域的技术。机器学习的主要用途之一是使用现有数据预测未来。涉及预测未来的最大行业是股票市场行业，自然而然，股票市场经纪人正在将机器学习纳入他们的决策过程。像高盛、摩根大通和巴克莱投资银行这样的组织已经在使用机器学习来做出他们决策的重要部分。
但这种决策的自动化可能产生了一种有趣且可能有问题的新相关效应，被称为“哈撒韦效应”。
这个概念是由博主丹米里维什创造的，当时他第一次发现沃伦巴菲特的企业集团伯克希尔哈撒韦 (BRK) 的股价与好莱坞女演员安妮海瑟薇的职业里程碑之间存在一种相当奇怪的模式。这是一个奇怪的相关性，因为除了他们的国籍和他们名字的一个子集之外，这两个“实体”没有任何共同点。
这是观察到的模式：-
September 26, 2008 – ‘Passengers’ opens: BRK up 1.43%
October 3, 2008 – ‘Rachel Getting Married Opens’: BRK up 0.44%
January 5, 2009 – ‘Bride Wars opens’: BRK up 2.61%
February 8, 2010 – ‘Valentine’s Day’ opens: BRK up 1.01%
March 5, 2010 – ‘Alice in Wonderland’ opens: BRK up 0.74%
November 24, 2010 – ‘Love and Other Drugs’ opens: BRK up 1.62%
November 29, 2010 – Anne Hathaway announced as co-host of the 83rd Academy Awards: BRK up 0.25%
February 28, 2011 – Anne Hathaway co-hosts the 83rd Academy Awards: BRK up 2.94%
据博主称，这并非巧合。据他介绍，自动化分析和决策存在潜在的局限性。他解释说，今天，许多投资公司使用机器学习来分析当前股票市场。他们的主要信息来源是关于他们研究主题的在线新闻文章。然后，该软件对新闻应用情绪分析，以确定新闻是正面还是负面，并据此估计标的公司股价的未来。
丹认为，在估算伯克希尔哈撒韦的股价时，网络爬虫无意中也抓取了有关安妮海瑟薇的新闻文章，从而预测了伯克希尔哈撒韦的股价上涨。由于信息是关于未来的，人们试图购买股票，预计股价会上涨。这导致对股票的需求增加，从而提高了现实中的股价。
这个理论虽然合乎逻辑且可信，但已经争论了很长时间，主要演讲者是股票市场专家、统计学家和计算机工程师。
1、股市专家：他们认为，自2009年以来，市场一直在上涨，市场上几乎任何公司都可以这样说，上涨的主要原因是经济。
2.统计学家：他们认为上述观察结果只是一些统计异常，通过这种方法，可以找到两个逻辑上独立的实体之间的相关性。
3.计算机工程师：他们认为该理论可能是正确的，因为在很多情况下，网络爬虫已经获取了一些不相关的消息，并且基于此的预测仍然成立。
上述理论尚未得到充分证实或证伪，如果此类事件继续发生，争论只会越来越大。