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연구보고서

投资者高频情绪对股票日内收益率的预测作用

尹海员, 吴兴颖 2019.09.03

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利用数据挖掘手段从网络平台信息提取投资者情绪不仅增加了高频情绪数据的可得性,也有助于深入分析情绪与股票市场运行的互动关系。本文抓取上证指数股吧的实时发帖,通过文本语义分析构建了投资者日内高频情绪指标,并研究了其对股市盘中收益的预测效应。研究发现,中国股票市场的日内投资者情绪能正向预测股票市场运行,这种预测作用下午交易时段表现得更显著;尽管投资者情绪的预测作用独立于收益率自身的盘中动量效应,但在显著性程度上较前期收益率和波动水平要弱;牛市中投资者情绪对日内收益率的预测作用强于滞后收益率等变量,熊市则相反,但在暴涨或暴跌的极端市场环境中,情绪对日内收益率的影响程度相较于滞后收益率等变量更为显著;隔夜投资者情绪的释放会显著影响次日上午的市场收益率,但存在时滞性;午间休市期间的投资者情绪会与上午收益率一起正向影响下午的市场表现;进一步看,噪音交易是投资者情绪影响股票收益率的重要驱动力量。在考虑了月份效应、星期效应以及宏观经济变量的影响后结果仍然稳健。这些结论有助于从更高频率视角深入理解股市中情绪效应的特征及机理。

 

 

*텍스트 마이닝(text mining): 비정형 텍스트 데이터에서 새롭고 유용한 정보를 찾아내는 과정 또는 기술.

출처 중국공업경제(中国工业经济)
원문링크 https://bit.ly/2ZIz0If
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고조된 정서 주식 수익률 데이 트레이딩 효과 텍스트 마이닝

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