投資者高頻情緒對股票日內收益率的預測作用

作者：尹海員,吳興穎

摘要：利用數據挖掘手段從網絡平臺信息提取投資者情緒不僅增加了高頻情緒數據的可得性,也有助于深入分析情緒與股票市場運行的互動關系。本文抓取上證指數股吧的實時發帖,通過文本語義分析構建了投資者日內高頻情緒指標,并研究了其對股市盤中收益的預測效應。研究發現,中國股票市場的日內投資者情緒能正向預測股票市場運行,這種預測作用下午交易時段表現得更顯著;盡管投資者情緒的預測作用獨立于收益率自身的盤中動量效應,但在顯著性程度上較前期收益率和波動水平要弱;牛市中投資者情緒對日內收益率的預測作用強于滯后收益率等變量,熊市則相反,但在暴漲或暴跌的極端市場環境中,情緒對日內收益率的影響程度相較于滯后收益率等變量更為顯著;隔夜投資者情緒的釋放會顯著影響次日上午的市場收益率,但存在時滯性;午間休市期間的投資者情緒會與上午收益率一起正向影響下午的市場表現;進一步看,噪音交易是投資者情緒影響股票收益率的重要驅動力量。在考慮了月份效應、星期效應以及宏觀經濟變量的影響后結果仍然穩健。這些結論有助于從更高頻率視角深入理解股市中情緒效應的特征及機理。

發文機構：陜西師范大學國際商學院

關鍵詞：高頻情緒股票收益率日內效應文本挖掘high-frequency sentimentstock returnintraday effecttext mining

分類號： F830[經濟管理—金融學]