財經(jīng)博客

TipRanks是一家提供財經(jīng)文本數(shù)據(jù)集的服務(wù)商，這家公司從不同途徑收集了線上的投資建議，包括新聞文章和財經(jīng)博客。TipRanks會根據(jù)自創(chuàng)的自然語言處理算法，通過對收集的文章用人工方式進行分類，然后給每篇文章生成看漲或看跌這樣的投資情緒，由此產(chǎn)生買入或賣出的交易信號。

TipRanks收集的新聞文章觀點和投資建議已經(jīng)在湯森路透和慧甚這樣的數(shù)據(jù)服務(wù)商提供的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中得以體現(xiàn)，而財經(jīng)博客則發(fā)表在像Seeking Alpha和The Motley Fool這樣的財經(jīng)類社交媒體上。這些財經(jīng)博客作為社交媒體不像推特那樣影響廣泛，但是上面發(fā)表的文章往往是長篇大作，涉及對公司商業(yè)前景的深入分析，因此這些財經(jīng)博客更像是賣方分析師的研究報告，而不是新聞媒體的文章或者是微博。Jha（2019a）就對TipRanks整理的財經(jīng)博客數(shù)據(jù)集進行了分析。

他首先采用了類似事件研究的方法，由此分析財經(jīng)博客發(fā)表之后股價的變動，從而得到了圖1.6的結(jié)果。這張圖中顯示的是博客文章發(fā)布前后的平均累計剩余收益，也就是說對行業(yè)和風險因子產(chǎn)生的收益進行了控制后得到的結(jié)果。從中可以看出博客文章對股市有很大的影響，而且在看漲文章發(fā)布之后出現(xiàn)了價格的上升，而在看跌文章發(fā)布之后出現(xiàn)了價格下跌。當然這一方面是文章自身產(chǎn)生的影響，另一方面也可能是發(fā)布日當天發(fā)生了重大公司事件導(dǎo)致的。

圖1.6 財經(jīng)博客投資建議的累積剩余收益

資料來源：Jha（2019a）。

TipRanks和Extract Alpha合作，共同開發(fā)了一套股票評分算法，由此得到TipRanks專家情緒信號（TipRanks Expert Sentiment Signal/TRESS）這個指標。它的計算方法很簡單，就是把一篇看多的文章標記為+1，而一篇看空的文章標記為-1，然后針對特定的股票計算所有文章的加權(quán)和，其中權(quán)重根據(jù)文章發(fā)表的天數(shù)來確定。這樣得分最高的股票就是那些近期得到很多買入建議的股票，而得分最低的股票則是那些近期得到很多賣出建議的股票。最后為了弭平股票得到的投資建議數(shù)量之間的差異，比如大盤股和廣受矚目的股票往往得到的建議就比較多，針對特定股票發(fā)表的博客文章頻率進行了比例調(diào)整。最終TRESS分值介于1到100之間。[14]

接下來構(gòu)造基于TRESS指標的多空組合，也就是在TRESS指標介于91～100之間的股票上持有多頭倉位，同時在1～10之間的股票上持有空頭倉位，同時用做空股票得到的收入來構(gòu)建多頭倉位，由此保持投資組合的市場中性特征。這樣的投資組合得到的投資績效如圖1.7所示。

圖1.7 基于TRESS指標的市場中性組合績效