市場情緒與市場收益

羅奕

經(jīng)典金融理論認為，理性投資者之間的競爭會導(dǎo)致市場價格持續(xù)處于均衡狀態(tài)，而非理性投資者的需求則會由于交易的隨機性而相互抵消，從而不會對資產(chǎn)交易價格產(chǎn)生影響，即便在某些極端情況下，市場套利者的存在會消除由某些交易者的錯誤行為而導(dǎo)致交易價格偏差。由此可見，經(jīng)典金融理論并沒有考慮情緒因素變化對市場價格的影響，也沒有考慮投資者行為和市場狀態(tài)對交易價格形成的影響。然而，自20世紀80年代以來，許多研究對經(jīng)典金融理論的假定和結(jié)論提出了質(zhì)疑，依靠錯誤的主觀信念或其它與公司基本面無關(guān)的信息進行交易的投資行為會對交易價格產(chǎn)生影響［1］［2］，噪聲交易者的錯誤信念是資產(chǎn)價格的系統(tǒng)性因子［3］，投資者情緒與資產(chǎn)收益存在顯著的影響關(guān)系［4］［5］。后來，投資者情緒成為行為金融領(lǐng)域的一個重要研究課題，從此我們認識到，交易價格變動不僅會受到基本面的影響，還可能會受到市場交易者非理性的反向影響。若非理性或不完全理性的交易者對市場信息產(chǎn)生錯誤的認知，則會通過其交易行為來表現(xiàn)，從而對市場交易價格產(chǎn)生變動影響關(guān)系。

不過，投資者情緒只是一個反映投資者行為的心理指標，而且無法直接從交易市場中觀察得到，必須利用實際交易數(shù)據(jù)進行間接測量或采用市場調(diào)查方式獲得。隨著市場信息爆炸性的增加，并不是所有投資者都能迅速、及時、均勻地獲得所有市場信息，因此，僅從投資者情緒的視角已經(jīng)難以反映出整個市場的趨勢和動態(tài)。近幾年，一種直接從巨量的市場新聞中甄別和反映市場情緒的技術(shù)——新聞情緒分析正在國外學(xué)界和業(yè)界悄然興起。從新聞情緒的視角來分析市場和交易的狀態(tài)，可以更為客觀、及時和直接地了解和把握市場情緒，具有廣闊的發(fā)展前景。新聞情緒的開發(fā)和利用必將成為金融市場交易尤其是算法交易的未來發(fā)展方向，也將成為金融領(lǐng)域研究的熱點問題。

從交易價格的形成過程可知，交易者首先獲得通常通過新聞形式發(fā)布的交易信息，然后根據(jù)新聞情緒做出交易決策，從而對交易價格產(chǎn)生影響。因此，在整個價格形成過程中，新聞情緒和投資者情緒都會對交易價格的形成產(chǎn)生影響。因此，本文將投資者情緒（Investor Sentiment）和新聞情緒（News Sentiment）統(tǒng)稱為市場情緒（Market Sentiment）。市場情緒能否用來預(yù)測市場收益，能否用來構(gòu)造投資組合而獲得Alpha收益，對于金融交易的研究和實踐具有重要的實際意義。

一、Alpha套利策略面臨的挑戰(zhàn)

金融資產(chǎn)投資組合收益來源于三部分：第一部分是無風險收益；第二部分是與市場風險相關(guān)的貝塔（Beta）收益；第三部分是超出市場表現(xiàn)的阿爾法（Alpha）收益。無風險收益與Beta收益構(gòu)成投資組合的預(yù)期收益，投資組合的實際收益扣除預(yù)期收益即為Alpha收益。Alpha套利策略是在建立了Beta部位的多頭資產(chǎn)組合后，通過金融衍生產(chǎn)品（如股指期貨）對沖Beta部位的市場風險，將投資組合對市場的超額收益分離出來，從而可望實現(xiàn)投資組合的正Alpha收益。

金融學(xué)中的Alpha系數(shù)最早由Michael Jensen于20世紀70年代提出，有時稱為Jensen Alpha。最初的Alpha收益定義為投資組合的實際收益超出由資本資產(chǎn)定價（CAPM）模型估計的預(yù)期收益的部分。在關(guān)于市場、資產(chǎn)和投資者的一些假定下，CAPM模型意味著投資組合的預(yù)期收益等于一個無風險收益加上一個風險補償，而這個風險補償取決于投資組合的Beta系數(shù)和市場風險溢價。后來，許多學(xué)者對CAPM的假定條件提出了質(zhì)疑，由此，諸如套利定價模型（APT）開始出現(xiàn)。在APT基礎(chǔ)上提出的Fama-French三因素模型將CAPM僅為市場收益的單因素拓展到包括市場、規(guī)模和價值等三因素，后來又發(fā)展到增加了動量因素的四因素模型。由此，Alpha收益生成過程（即為獲取超額收益的過程）由CAPM模型拓展到多因素模型。然而，在交易實踐中，要持續(xù)獲得正的Alpha收益是很困難的。盡管如此，由于Alpha收益的吸引力，不少對沖基金和共同基金管理者都熱衷持續(xù)不斷地通過各種Alpha套利策略來追逐Alpha套利機會。Alpha收益成為很多機構(gòu)投資者投資業(yè)績評價的重要指標。

為保持追求正Alpha收益的成功，許多量化投資分析師需要持續(xù)不斷地搜索新聞。但是，在實際的金融交易中，采用上述多因素模型追逐有限Alpha套利機會的投資者越來越多，這些傳統(tǒng)數(shù)量因素的使用已出現(xiàn)“過度擁擠”現(xiàn)象，它們在交易套利中的有效性就會變得越來越低，利用上述的傳統(tǒng)數(shù)量因素來進行套利的機會逐漸消失。因此，目前許多投資公司已經(jīng)意識到，投入開發(fā)一些投資者使用較少的獨特因素是完全有必要的。利用投資者情緒和新聞情緒等因素來構(gòu)建投資組合，成為套利交易者追求的另一個新方向。而且隨著新聞分析學(xué) （News Analytics）的產(chǎn)生和發(fā)展，新聞情緒數(shù)據(jù)的獲得在國外已經(jīng)成為現(xiàn)實，從而為潛在Alpha生成過程的探索和應(yīng)用開啟了大門。不過，新聞情緒是否真的可以預(yù)測或解釋Alpha收益，目前仍是尚未形成統(tǒng)一結(jié)論的問題，值得國內(nèi)外學(xué)者進行積極探索。

二、市場情緒的涵義與測量

根據(jù)Wikipedia界定，市場情緒是指關(guān)于投資者對未來市場價格變化的一種主要態(tài)度，是一種包括歷史價格、經(jīng)濟報告、季節(jié)性因素和國家與全球事件等基本面與技術(shù)因素的累積結(jié)果［6］。以往研究針對的主要是投資者情緒，隨著研究深入和市場信息量與覆蓋面的逐漸擴大，尤其是情緒分析技術(shù)的發(fā)展和新聞分析學(xué)的產(chǎn)生之后，市場情緒的涵義也逐漸隨之擴大，不僅包含投資者情緒，還包含新聞情緒。市場情緒通常表現(xiàn)為牛市 （Bullish）、 中性 （Neutral）以及熊市（Bearish）等三種結(jié)果，而其量化結(jié)果通常分別表示為正、零和負值。

（一）投資者情緒的涵義與測量

對于投資者情緒的涵義，目前尚未形成統(tǒng)一的說法。國內(nèi)外許多學(xué)者都提出了自己的看法。比較具有代表性的有：投資者情緒是股票表現(xiàn)的總體樂觀或悲觀［5］；是投資者的投資傾向［7］；是投資者對具有系統(tǒng)性偏差的未來預(yù)期［8］；是投資者的心理因素［9］。目前普遍認可的說法是，投資者情緒是投資者對未來現(xiàn)金流和投資風險預(yù)期而形成的一種信念［7］。這種信念可能與投資者的教育與社會背景、投資經(jīng)歷、擁有的信息、知識與能力、個性和偏好等各種因素緊密相關(guān)，可能是價值投資驅(qū)動的或者是投資需求驅(qū)動的。投資者情緒通常表現(xiàn)為樂觀、中性和悲觀等三種狀態(tài)。

由于投資者情緒在市場中無法直接觀察到，因此需要通過市場交易數(shù)據(jù)或者特定的統(tǒng)計方法來進行測量，構(gòu)建相應(yīng)的情緒指標是其關(guān)鍵性工作之一。迄今為止，反映投資者情緒的相應(yīng)指標主要包括三類：（1）通過市場交易變量（如價格、交易量）的信息進行構(gòu)造的客觀指標，間接反映投資者的情緒或信念，比如，封閉式基金折價［5］、IPO發(fā)行量及首日收益、交易量［7］、共同基金凈贖回和基金持倉比例［5］、零股買賣比等［10］；（2）通過統(tǒng)計調(diào)查形式對交易者未來市場預(yù)期的抽樣調(diào)查進行構(gòu)造的主觀指標，直接反映投資者對市場未來趨勢的看法，比如，分析師推薦［4］、投資者智能指數(shù)［5］、央視看盤［11］、消費者信心指數(shù)［4］等；（3）通過對多個單個客觀指標和主觀指標進度綜合而進行構(gòu)造的復(fù)合指標，最為常用的綜合方法為主成分分析方法，復(fù)合指標彌補了單個指標測量的片面性，代表性研究有：Baker&Wurgler［12］、Baker et al.［13］、易志高和茅寧［14］、黃德龍等［15］。但從許多實證研究的結(jié)果來看，盡管復(fù)合指標剔除了宏觀經(jīng)濟基本面因素的影響，測量更為合理和準確，是投資者情緒測量的主要發(fā)展方向，但是許多研究仍存在差異，在指標的選擇和多個指標的綜合方法上存在不同的意見，仍需要今后繼續(xù)研究。

（二）新聞情緒的涵義與測量

要了解新聞情緒，首先應(yīng)先了解新聞信息的類型。 根據(jù)載體不同，新聞信息表現(xiàn)為 4種形式［16］：（1）來自廣播、電視、報紙、媒體網(wǎng)頁等的新聞信息，構(gòu)成新聞信息的主流；（2）以各種報告形式存在的新聞信息，通常指諸如證交所、法院、政府、公司等機構(gòu)在正式新聞公告發(fā)布前的一些研究報告和文件；（3）來自于新聞網(wǎng)絡(luò)和博客公告的新聞信息，其信息質(zhì)量存在較大的差異，其可信性比前面兩種新聞要差些；（4）來自公共網(wǎng)絡(luò)的新聞信息，由于公眾進入網(wǎng)站門檻很低，而且很容易在這些平臺上發(fā)布信息，其信息質(zhì)量處于最低層次。

新聞情緒是指新聞信息的發(fā)布可能產(chǎn)生影響的性質(zhì)，通常表現(xiàn)為正面、中性和負面等三類結(jié)果。由于大多數(shù)新聞信息都是以文本為主要表現(xiàn)形式的定性信息，因此其應(yīng)用的難點在于如何將這些定性信息進行定量化。新聞分析需通過情緒、相關(guān)性、主題、新穎性和市場影響對所有公司進行分類和量化。新聞情緒的測量需綜合利用自然語言處理、人工智能、模式識別、文本挖掘、信息工程和金融工程等多種學(xué)科的技術(shù)和方法，是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程。判斷新聞情緒通常采用如下三類核心方法：一是，將新聞信息的關(guān)鍵詞匯、短語和它們的組合與預(yù)定義的情緒值進行配對；二是利用潛在語義分析和貝氏網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)依據(jù)金融專家手工標簽至少1000股票故事對新聞信息進行分類；三是根據(jù)幾年以毫秒為時間刻度所記錄的新聞文檔測度出新聞信息對市場的影響程度。根據(jù)配對結(jié)果，計算機系統(tǒng)會自動給新聞賦予一個數(shù)字得分來表示新聞情緒的性質(zhì)和程度。

目前全球至少有50個經(jīng)濟新聞的提供商，其中Bloomberg，Dow Jones和Thomson Reuters是最大的3家，全球大約有200家機構(gòu)為金融分析提供服務(wù)，其中最出名的新聞分析提供商為 RavenPack、Media Sentiment和Thomson Reuters。作為實時新聞分析服務(wù)商的巨頭之一，RavenPack公司使用介于0-100的事件情緒分數(shù)（Event Sentiment Score，簡稱ESS）來反映新聞情緒，低于50分表示負情緒，分數(shù)越高，新聞具有正情緒的可能性越大，而且RavenPack公司開發(fā)的情緒指數(shù)是一個全面、直接和及時的市場情緒指數(shù)，具有很強的應(yīng)用性，自2011年以來，一些國外學(xué)者開始利用該情緒指數(shù)進行一系列實證研究。

三、市場情緒對市場收益的可預(yù)測性

研究和應(yīng)用市場情緒的最終目的在于利用市場情緒對市場未來收益進行預(yù)測，為市場參與者的投資決策、市場監(jiān)管和風險控制提供服務(wù)支持。從現(xiàn)有文獻來看，關(guān)于市場情緒對市場收益的預(yù)測性研究，國內(nèi)外學(xué)者迄今為止主要集中于對投資者情緒的研究，取得了較多的研究成果，而對新聞情緒的研究近幾年才剛剛起步。由于市場情緒本身的復(fù)雜性，市場情緒對市場收益是否具有可預(yù)測性仍是一個開放問題，值得我們今后進一步努力探索。

（一）投資者情緒與市場收益

投資者情緒對市場收益的可預(yù)測性問題主要是通過對投資者情緒是否對市場收益產(chǎn)生的影響及影響程度來進行研究。大多數(shù)的實證研究支持投資者情緒對市場收益具有較好的預(yù)測能力，比如，投資者情緒與市場短期收益存在相關(guān)性［3］［5］［11］；投資者情緒對未來市場長期收益具有一定的預(yù)測能力［16］［12］［17］；投資者情緒對市場橫截面收益具有影響關(guān)系［16］［18］；個人投資者情緒對股票收益存在影響［10］［19］；投資者主觀情緒是影響股票價格的系統(tǒng)因子［11］［20］［21］；將投資者情緒引入風險暴露的動態(tài)建模中可以提高股票收益的資產(chǎn)定價模型的解釋能力［22］；不同的投資者情緒會對市場均值與方差之間的關(guān)系產(chǎn)生不同影響［23］；在不同的經(jīng)濟狀態(tài)（擴展期/衰退期）下，投資者情緒對橫截面股票收益具有不同的預(yù)測能力［24］；全球投資情緒和國家投資者情緒均對市場收益具有顯著的反向預(yù)測能力［13］。然而，也有一些研究并不支持投資者情緒對市場收益具有預(yù)測作用［16］［25］；同時有學(xué)者認為，投資者情緒可能是由于市場收益格蘭杰因果導(dǎo)致的［4］［5］。從前述研究可看出，大多數(shù)研究支持投資者情緒在市場收益預(yù)測中具有重要作用，因此，在資產(chǎn)定價模型中，投資者情緒是一個不可忽略的重要因素。

（二）新聞情緒與市場收益

由于新聞情緒的概念和測量才剛剛起步，國外對新聞情緒在市場收益預(yù)測中的作用的大多數(shù)研究出現(xiàn)自2011年至今的工作論文中，由此看出，新聞情緒的開發(fā)和應(yīng)用是金融領(lǐng)域的一個新興發(fā)展方向，也是金融市場交易的未來發(fā)展趨勢。

Tetlock等利用1984年至2004年期間出現(xiàn)在Wall Street Journal和Dow Jones News Service的S&P500公司的350,000個新聞故事進行分析［25］，研究發(fā)現(xiàn)，具有正面和負面情緒的新聞信息發(fā)布對累積超常收益的影響顯著，而且它們的影響方向相反，而且累積超常收益在新聞發(fā)布日之前就開始對新聞信息發(fā)布做出反應(yīng)，這說明市場可能存在新聞信息泄漏的現(xiàn)象。目前的研究文獻基本達成共識，股票收益對負面新聞比正面新聞的反應(yīng)更加強烈［26］。

最新研究表明，從金融新聞中提取的情緒能夠提高股票價格的動量策略（Momentum Strategies），新聞情緒與傳統(tǒng)的數(shù)量因素之間的相關(guān)性比較低，新聞情緒比其它傳統(tǒng)數(shù)量因素具有更好的表現(xiàn)。新聞情緒會對日內(nèi)的Alpha收益產(chǎn)生影響，而且可以考慮將其作為一個數(shù)量因素引入到交易模型中［27］。新聞情緒變化可通過新聞情緒指數(shù)來反映，比如，新聞分析的領(lǐng)導(dǎo)者RavenPack公司則可以提供RavenPack情緒指數(shù)。我們可以在交易模型中通過新聞情緒β系數(shù)來反映股票價格對市場情緒變化的靈敏性，為情緒風險衡量和股票選擇提供了一種新型測度，彌補了傳統(tǒng)CAPM模型僅考慮市場收益單因素的局限性。根據(jù)新聞β系數(shù)取值，我們可以將整個股票樣本劃分成正β、負β和零β等三組，在每組中可以通?；貧w方程的判定系數(shù)來進行排序，由此構(gòu)建投資策略。

RavenPack的研究團隊最新研究成果表明，通過買入新聞情緒正的股票而賣出新聞情緒為負的股票的投資策略可以獲得一直持續(xù)為正的收益，80%的新聞情緒對累積平均收益的影響發(fā)生在日內(nèi)，而另外20%會延續(xù)到 1-2 天后發(fā)生［28］。 Hafez［27］在包含市場收益、公司規(guī)模、價值和動量等變量的Fama-French四因素模型中增加用于反映市場情緒變化的情緒指數(shù)（Sentiment Index），利用美國紐約交易所和納斯達克交易所在2000年1月至2011年9月期間的7511只股票數(shù)據(jù)進行了分析，研究發(fā)現(xiàn)，RavenPack情緒指數(shù)與標準普爾指數(shù)具有較高的同期相關(guān)性，與諸如實際GDP等宏觀經(jīng)濟變量也存在較高的相關(guān)性，用于反映股票收益對市場情緒變化靈敏度的新聞β系數(shù)與其它四個因素的β系數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)較低，通過買入新聞β系數(shù)最大的股票和賣出新聞β系數(shù)最小股票的投資策略可以獲得8.9%的年度收益。新聞情緒指數(shù)不僅與同期的宏觀經(jīng)濟變量 （如實際GDP、存貨與銷售比例、存貨、零售額、消費者信心指數(shù)和個人消費支出等）存在較高的正相關(guān)關(guān)系［28］，而且與大盤指數(shù)存在較高的同期相關(guān)性，尤其是在熊市時，而且由市場情緒到股票市場收益存在格蘭杰因果關(guān)系［29］。

四、未來研究展望

迄今為止，市場情緒的研究和應(yīng)用主要集中在美國市場，在我國較少，尤其是新聞情緒在我國尚未受到關(guān)注。隨著我國資本市場的不斷縱深發(fā)展，新聞情緒分析技術(shù)將會在我國得到開發(fā)和應(yīng)用。

（一）基于高頻信息的市場情緒甄別及應(yīng)用

目前市場情緒的測量和應(yīng)用主要局限于日、周等低頻數(shù)據(jù)領(lǐng)域，但是隨著金融高頻信息的開發(fā)、存儲和傳輸技術(shù)以及金融信息量化技術(shù)的迅速發(fā)展，金融市場定性信息和定量數(shù)據(jù)的記錄單位將越來越精細，基于高頻信息的電子交易將必定成為金融交易的未來發(fā)展方向。因此，如何利用高頻信息來甄別投資者和新聞情緒以及如何在高頻交易策略中利用這些市場情緒是交易者將面臨的巨大挑戰(zhàn)，值得深入研究。

（二）市場情緒的準確及時測量

盡管投資者情緒的衡量指標已由單項指標逐漸發(fā)展為由多項指標組成的復(fù)合指標，衡量投資者情緒的準確性也得到了較大提高，但是，由于各項指標的內(nèi)涵和口徑存在一定的差異，綜合技術(shù)也可能存在更好的選擇，到目前為止仍沒有找到一種最佳的投資者情緒衡量方法。與此同時，新聞分析技術(shù)已在歐美國家的許多投資公司得到了廣泛運用，但是由于該種技術(shù)在近幾年才剛剛發(fā)展起來，仍存在許多不完善之處，其測量準確性仍有待提高。尤其是目前包括我國在內(nèi)的許多國家學(xué)術(shù)界和實務(wù)界都尚未引入新聞分析技術(shù)。但是我們相信，該領(lǐng)域?qū)⒃谖磥淼膸啄陜?nèi)取得突破性迅速發(fā)展，將對量化算法交易、投資決策和風險管理將產(chǎn)生巨大影響和挑戰(zhàn)，也將給金融機構(gòu)帶來巨大的投資機遇。隨著金融算法交易的縱深發(fā)展，新聞分析技術(shù)在更多國家將會引起眾多投資者和交易者的廣泛采用，是未來金融交易制勝的必然發(fā)展趨勢。

（三）市場情緒在交易決策和風險控制的應(yīng)用

盡管目前研究表明，無論投資者情緒還是新聞情緒均會對市場收益產(chǎn)生顯著的影響，對市場收益均具有一定的可預(yù)測性，但是，如何將這些市場情緒運用于制定交易決策和風險控制之中以及如何利用不同類型的市場情緒構(gòu)建Alpha交易策略從而獲取最佳的Alpha收益，是該領(lǐng)域未來有待繼續(xù)深入研究的一個熱門主題。前者的核心工作在于如何將新聞情緒指數(shù)引入并構(gòu)建多因子模型，對交易資產(chǎn)的未來收益和波動進行估計，從而構(gòu)建最優(yōu)的投資組合，而后者的核心工作在于如何在金融波動率模型中考慮新聞信息，從而提高金融波動率預(yù)測的準確性。

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