齐鲁财经 股票软件论坛(炒股软件论坛)

股票软件论坛(炒股软件论坛)

股票软件论坛(炒股软件论坛)之前的连载里,我们写过一期互联网中相关的股票信息可以对股票市场中投资者的情绪进行刻画(字里行间都是情——股市情绪的文本分析法)的文章。在那篇讨论里,我们主要介绍了现代统计方法用互联网信息分析股票市场的方法分别进行了介绍,那么这些方法刻画出来的情绪,到底对股票市场有没有影响,或者是怎样影响股票市场的呢?通常来说,我们最早运用的主要信息来自于股票的相关新闻,然后用建立词库等方式来判断主要舆论对相关股票的态度。但是舆论信息一方面可能较少能反映普通投资者的态度,另一方面在许多市场中,存在人为操纵舆论的情况,这有可能使我们的股票信息对市场真实情绪的反映存在偏差。后来随着股票论

股票软件论坛(炒股软件论坛)

之前的连载里,我们写过一期互联网中相关的股票信息可以对股票市场中投资者的情绪进行刻画(字里行间都是情——股市情绪的文本分析法)的文章。在那篇讨论里,我们主要介绍了现代统计方法用互联网信息分析股票市场的方法分别进行了介绍,那么这些方法刻画出来的情绪,到底对股票市场有没有影响,或者是怎样影响股票市场的呢?

通常来说,我们最早运用的主要信息来自于股票的相关新闻,然后用建立词库等方式来判断主要舆论对相关股票的态度。但是舆论信息一方面可能较少能反映普通投资者的态度,另一方面在许多市场中,存在人为操纵舆论的情况,这有可能使我们的股票信息对市场真实情绪的反映存在偏差。后来随着股票论坛的不断涌现,研究者们发现这些论坛对股票市场情绪的反映可能更为全面和直接。

大多数股票论坛对于市场中的每一只股票,都有单独的板块进行讨论,因此研究者们通常用这些板块的帖子数量表示投资者对这只股票的关注度(越多说明大家越关注这只股票),再根据每个帖子的内容来分析投资者对这只股票的态度。较早的类似研究主要由国外研究者推动,他们往往选择Yahoo论坛留言板下的留言来构建情绪指数,并且许多研究都发现,论坛中的热门股票存在拉高-出货的模式,比如热门股票往往达到热度峰值的时候就立刻开始下跌,并且跌势会持续很久,而股票当日帖子情绪与当日收益率则呈现显著正相关的态势。

那么对于国内的股票论坛而言,这样的情绪影响是否也真的存在呢?段江娇、刘红忠和曾剑平就在2017年第10期的《金融研究》杂志上,对东方财富网股吧的信息含量进行了分析。因为从使用者来看,东方财富网股吧的用户数和浏览量都是在中文同类型网站中最大的,那么基于这个网站的信息来分析,可能有较好的代表性。

在研究中,他们通过检测词汇前后的否定词个数,进一步对带有情绪特征的词汇进行必要的转换,把一个中文文本串转换为一个特征词汇序列,然后依据事先预设的词库和语法规则,对帖子进行情绪分类,按照1到5的次序给帖子打分,越高表示买入,越低表示卖出。然后他们设计了一个看涨情绪指数(BSI)

这实际上计算了看涨帖子数所占总帖数比例与看跌帖子数所占总帖数比例的差距,这个值越大显然说明人们越看好这只股票,反过来则说明人们越看衰。然后我们利用下面这个公式,还可以计算看涨情绪是否一致:

随后,他们使用看涨情绪指数、一致性指数和相应股票的帖子数对同期股票的收益率(当然还有一些控制变量,详见论文)进行回归。他们发现当日情绪指数股票当日收益率受当日论坛情绪影响,为显著正相关,而当日的帖子数也显著正向影响当日股票价格波动,这表明论坛的信息量的确存在一定的信息量。但从对未来收益的影响来看,本日情绪指数对股票未来两日收益率没有影响,而帖子数却有显著负向影响,而且帖子数对未来两日的股价波动的影响仍显著为正。情绪一致性指数对未来两日交易量的影响由当日显著为正转变为显著为负,说明这种正向影响具有短期效应。此外,股票当日交易量受当日情绪一致性的影响,情绪越一致,交易量越大,但是这种趋势在未来一日将反转,当日情绪分歧度越大,未来两日的交易量反而越大。

上述效应在排除了企业基本面变动(利用分析师评级反映)、公司公告、周一效应等异象之后,依然显著成立。这意味着,网络情绪对于股票市场的影响在股票市场中是独立存在并且不容忽视的。作为一个投资者的聚集地,我们恐怕不能傲慢地认为网络帖子是一种简单的股民的情绪发泄,大量的信息样本能够比较贴切地刻画投资者的主流观点,并且论坛本身的开放性,会导致情绪更快地在投资者之间进行传播,这样的蔓延最后导致了市场出现了大量行为一致的从众现象,因为对于一些普通投资者而言,这类论坛可能是最快捷的信息来源渠道,因此股票论坛的观点很可能最终演变为一种“舆情”,并最终反映为股票价格的变动。而这也是以东方财富网论坛的网络在今天这个信息时代所承载的功能的一种,因为在这里,整个市场变得更加扁平,个体的观点不再像过去那样微不足道,一滴雨激起的涟漪,可能最终演化为资本市场里的一场滔天巨浪。

【参考文献】

段江娇,刘红忠,曾剑平. 中国股票网络论坛的信息含量分析[J]. 金融研究,2017,(10):178-192.

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