策略案例

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问题

每日涨停/跌停数，每日上涨股票数等情绪指标如何构建和使用？

视频

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更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

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新版数据平

消息在股票交易中有很大的影响力，如果没有对消息的处理会导致策略经常中雷，怎么办呢？

指标介绍

心理线（Psychological line）：简称Psy

所需数据和参数：Psy(close,nDay,threshold1, threshold2 )

指标伪码：

PSY:COUNT(CLOSE>REF(CLOSE,1),NDAY)/NDAY*100;

指标含义

/wiki/static/upload/c3/c3c6e415-2abe-4c54-885f-a338fffb2e73.pdf

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本文翻译来自MSCI《情绪因子的多面性：基于传统数据和另类数据的情绪测度评估》

研报作者：Vipul Jain, Roman Kouzmenko, George Bonne

发布时间：2020年12月

概要

在本文中，我们检验了股票因子之间的关系，旨在美国股票市场捕捉投资者情绪和股票回报之间的关系。我们探索了基于传统市场数据来源的传统情绪定义，以及来自另类数据的更新公式。

总的来说，我们调查了7个基于情绪的来源，这些来源提供了独特的、不相关的信息，并在添加到通常用于风险模型的传统因子和其他快速移动的基于价格的因子时产生了积极的纯因子表现（pure-factor perf

摘要

作为“猎金系列二十一”，我们研究雪球网负面情绪指标在择时方面的效用。研究的时间窗为2014年1月至2018年2月底，期间雪球网共计有万左右的帖子，涵盖425万用户的行为。通过机器学习的方式对帖子进行情绪判断，进一步构建周度情绪择时因子，并用该因子对主流指数进行择时，效果显著。构建相应指数的周度负面情绪比因子，观察当前负面情绪比因子与过去一年历史三分位数的位置关系，如果当前负面情绪比因子下穿历史上三分位点或者下三分位点（分别对应两种策略），那么满仓操作，否则空仓操作。

对上证50指数、中证100指数、沪深300指数、中证500指数、中证800指数、国证1000指数分别进行择时，时

摘要

文献来源：Vyas, K., and Van Baren, M. 2021. Should equityfactors be betting on industries? The Journal of Portfolio Management 48(1),73–92.

推荐原因：资产管理公司越来越多地将非传统股票因子应用于选股。这些因子存在不同程度的行业暴露。部分选股因子会因行业暴露获取更高的超额收益，而有些则会降低收益。本文评估了价值、质量、动量、低波和规模等五大投资风格中的21个选股因子的行业配置效率。结果表明，同一投资风格的不同选股因子在行业配置上的回报表现出显著

Asymmetry of Retail Investors’ Attention and Asymmetric Volatility: Evidence from China

作者：Shuning Chen, et al.

出处：Finance Research Letters, 2020-10

摘要：本文提出了一种新的代理指标，即通过中国A股在线股票留言板上发布的（正面，负面和中性态度）帖子的去衡量散户的不对称注意力。通过验证表明：不对称注意力的代理变量与波动的不对称性显著正相关。

此外，作者发现负面信息的到来会引起较高的波动不对称性，而作为中介的非对称注意力将更多的负面信息流纳入市

作者：Jianchun Fang, et al.

出处：Finance Research Letters, 2020-01

摘要：本文研究了投资者情绪与中国股市波动之间的关系。作者使用百度的数据来获取有关投资者情绪的信息。在两个不同的GARCH模型中（基准模型和百度指数扩展模型），作者预测了中国股市的收益波动率。作者发现：百度指数扩展模型的表现比基准模型的表现要好。因此，本文表明：百度指数中相关关键词的搜索量可以改善中国股市的波动性预测。

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Weibo sentiments and stock return :A time-frequency view

作者：Yingying Xu, Zhixin Liu, et al.

出处：PLOS ONE, 2017-06

摘要

本研究为社交媒体情绪与中国股市之间的关系提供了新的见解。基于机器学习，我们将新浪微博上发布的微博内容分为愤怒、厌恶、恐惧、喜悦和悲伤这五种情绪。利用小波分析，作者发现情绪与股票收益之间存在着密切的正相关关系，两者具有频率和时变特征。自2014年10月以来，在不到十个交易日的中高频率交易下，股票收益率出现明显波动时，这五种情绪表现出与股票收益率的正

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第四十九篇，本期推荐的海外文献研究了公司盈利季节性和股票收益之间的关系。如果公司某一季度的盈利常年显著高于其他季度，就称该季度为正季节性季度。研究发现，当这类公司发布正季节性季度的盈利公告时，其股票会存在显著的超额收益。这种效应不是由风险因素或对公司特定消息的延迟反应所导致的，已有的风险因子都无法解释这种风险溢价。

回到A股市场，一方面，从因子选股的角度，盈利季节性earnrank因子计算简便，容易复制，可尝试回测其在不同选股域中的表现。另一方面，围绕盈余公告溢价，盈利季节性又提供了新的视角，可尝试对公司进行

本文介绍了Feng Dong，Son Dang Wilson于2018年发表于《Journal of Behavioral Finance》的文章《Does High Stock Price Synchronicity Always Hurt Mutual Fund Industry? Sentiment Matters》。股价同步性是证券市场发展过程中普遍会遇到的问题，通常采用两种观点解释股价同步性出现的原因，一种认为由于公司层面的特定信息向市场传达过程中的低效，导致股票跟随市场同涨同跌，另一种则认为其背后是噪声交易在起作用。业内普遍认为股价同步性会损害公募基金行业收益，但本文提供了另一种视

文献来源：The Long of it: odds that investor sentiment spuriously predicts anomaly returns, Journal of Financial Economics (2014), RF Stambaugh, J Yu, Y Yu

推荐原因：不少文献质疑投资者情绪是否是市场异象错误定价的核心原因，本文通过一种随机生成序列的方式证实了投资者情绪对异象解释的显著性支持，给“市场异象的错误定价源于情绪反馈”这一研究路径提供更多实证支撑，且这种情绪效应由于做空成本较高具有显著的空头收益。

简介

当推断一个高度自相关的变量

文献来源：The Long of it: odds that investor sentiment spuriously predicts anomaly returns, Journal of Financial Economics (2014), RF Stambaugh, J Yu, Y Yu

推荐原因：不少文献质疑投资者情绪是否是市场异象错误定价的核心原因，本文通过一种随机生成序列的方式证实了投资者情绪对异象解释的显著性支持，给“市场异象的错误定价源于情绪反馈”这一研究路径提供更多实证支撑，且这种情绪效应由于做空成本较高具有显著的空头收益。

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简介

当推断一个高度自相关的

摘要

文献来源：Aboody, D., Even-Tov, O., Lehavy, R., & Trueman, B. (2018). Overnight Returns and Firm-Specific Investor Sentiment. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 53(2), 485-505.

推荐原因：投资者情绪对于股票收益的横截面（或时间序列）属性的影响是一个具有重要研究意义的课题。个人投资者容易受市场情绪所影响，并且他们倾向于在盘后挂单进而在交易日开盘进行成交，因此股票隔夜收益可以作为度量个

摘要

文献来源：Uhl M. W., Pedersen M., Malitius O. What’s in the News? Using News Sentiment Momentum for Tactical Asset Allocation [J]. Journal of Portfolio Management, 2015, 41(2): 100-112.

推荐原因：新闻和新闻情绪常常影响金融市场和资产价格。投资者普遍能认识到这一点，但很少有人利用新闻蕴含的新闻情绪来预测市场走势，并构建alpha策略，更不用说在实操中用它进行战术性资产配置了。为填补这一空白，作者

报告摘要

新闻内容和社交媒体情绪研究的兴起

在过去10年中，金融市场中新的系统性风险因素的不断发酵，这些问题在一定程度上是由于流动性减少造成的。随着机器学习的使用，用来定量衡量新闻内容和社交媒体情绪的另类数据得到广泛应用。本文试图研究社交媒体和新闻数据能否为投资者提供现有数据无法捕捉到的市场情绪高涨和恐慌的信息。

研究现状

本文是首个研究社交媒体情绪对日内流动性影响的文章，但也有学者研究社交媒体和新闻如何影响资产价格，比如Twitter和谷歌Insight Search (GIS)情绪可以预测每日股市指数的回报等，一些研究还考虑了社交媒体对个人行为的影响。

摘要

文献来源：Rob Lovelace, Mike Gitlin & Darrell Spence, Capital Group, 2020 Outlook: Seek balance amid political and economic risk, December 17, 2019

推荐原因： 展望2020年，本文分别从宏观、股票、债券三个层面给出了市场和经济的长期观点。 1.宏观层面： 耐心的投资者将在大选年获得较好的收益。**我们查看了自1932年以来每次大选的市场表现，发现虽然初选时市场波动较高，但之后都获得了较高的收益，说明在这样的年份保持

摘要

文献来源：Hirshleifer D, Jiang D, DiGiovanni Y M. Mood beta and seasonalities in stock returns[J]. Journal of Financial Economics, 2020.

推荐原因：现有的研究表明股票收益存在横截面的季节性，即部分股票在同样的日历月或工作日会周期性地表现更好。我们认为资产对投资者心情（Investor Mood）的敏感性差异，解释了这些季节性现象。个股收益的相对差异会在相同的情绪时期内出现重复，而在不同情绪时期内出现反转。例如，对于在过去投资者情绪上升时期表现

过去二十年间，投资者情绪（investor sentiment）常常被认为是造成金融资产价格极端波动的重要原因，但它对主动管理基金的业绩有何影响仍有待探究。本文介绍了Feng Dong和John A. Doukas于2018年发表在The Journal of Portfolio Management的文章Fund Management Skill and Noise Trading，文章在过往研究的基础上，探讨了基金经理的管理技能是否会受到由投资者情绪引起的市场噪音的影响，从而造成基金业绩表现的变化。

文章得出的主要结论有：

• 具有更高管理技能的基金会有更好的业绩表现。平均而言

摘要

正文

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