投资者情绪与证券投资收益:机器学习对网络社交媒体的文本分析

作     者：万漪萍 赵岩 赵留彦 WAN Yiping;ZHAO Yan;ZHAN Liuyan

作者机构：北京大学软件与微电子学院金融信息工程系 北京大学经济学院 

出 版 物：《金融市场研究》 (Financial Market Research)

年 卷 期：2024年第5期

页      面：65-77页

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：东湖高新区国家智能社会治理实验基地项目“金融资产定价与金融资产智能配置研究”的资助 

主　　题：投资者情绪 投资者关注度 社交媒体 文本分析 

摘      要：本文研究投资者有关个股的情绪对股票收益的预测价值。我们通过网络爬虫收集了线上投资者论坛中有关上证50指数成分股在2019—2023年的700多万条评论信息,通过自然语言处理进行情感分类,从而构建了关于每只股票的周度投资者情绪指数。研究发现,投资者看涨情绪指数和关注度指数对于短期股价变化具有显著的预测能力,并且基于这两个因子所构建的量化投资策略能够获得明显超额收益。因而,在考察投资者情绪的效应时,研究者不仅要考虑到整体市场情绪,还应该关注投资者有关个股情绪的异质性。这些发现提供了有效市场理论的反面证据。