新闻影响股票:阅读所有关于它!(总结)

尽管很少有投资者会认为新闻有价值，但最大的问题是，价值有多大，价值能维持多久?本研究探讨了媒体文章预测股票收益的程度，以及新闻对股票价格的影响是长期还是短期。它还试图发现，正面或负面新闻更能预测回报率。

以前的研究是相互矛盾的，可能是因为他们使用了不同的方法。特别是，他们难以应对现有的大量新闻来源，这导致他们专注于狭窄的来源范围和有限的时间框架。

由于逻辑上的原因，早期的研究仅限于对信息流的一小部分进行分析，比如某个特定的报纸专栏。这项研究的作者使用了来自汤森路透新闻档案的约90万篇新闻报道的数据集，有时会有关于某家公司的多篇报道。

其他研究通常只跟踪新闻发布后一两天的股票价格，而这项研究则跟踪了整整一个季度的回报率，以确定新闻流的影响是短暂的还是持久的。他们特别考察了某家公司一周的新闻是否比某一天的报道更能预测该公司的股价。

通过将神经网络应用于2003年至2010年的新闻故事数据集，作者开发了一种评估投资者对新闻反应的情绪测量方法。这个神经网络被称为Thomson Reuters NewScope Data，它将句子分解为名词、形容词、动词、副词和加强语。这种方法能够识别传达语气、语气强度以及积极和消极情绪的言语部分。

新闻对股价的影响很大:新闻报道当天，平均超额回报率为1.99%。(超额回报是正面新闻投资组合和负面新闻投资组合之间的区别。)尽管短期回报很高，但这项研究和之前的研究表明，价格飙升通常很快就会逆转。

因此，一个更相关的发现是，神经网络在新闻发布后的第二天产生了0.17%的回报，在第二天产生了0.04%的回报。作者认为，这些第二天和第三天的回报代表了永久价值。在此之后，超额回报在本季度剩余时间内基本消失，这意味着这一消息很快就被消化了。

因此，当信息流持续一天时，收益可以预测一两天。但当消息流持续一周时，对价格的影响持续的时间就会急剧增加。在声明发布后的一周，超额回报率约为3.75%，在随后的13周内，平均超额回报率超过2%。

神经网络在揭示积极、消极和中性新闻的影响方面也很有用。被中性新闻报道的公司表现要好于那些根本没有被报道过的公司。这种效果似乎否定了“没有消息就是好消息”的说法。

通过神经网络进行深度文本分析，似乎可以发现股价中一直未被充分考虑的新闻。考虑到股价主要只在下一次业绩公布时才会对这一消息做出反应，这一发现表明，最好的交易机会存在于公司发布业绩之前。

对于有能力和任务做空股票的投资者来说，在正面消息发布后的24-48小时内买入公司股票，并在这段时间内做空负面消息，就可以获得溢价。

在最初的24-48小时之后，对于那些连续几天成为新闻焦点的公司股票来说，机会仍然存在。在一周内有好消息的公司的表现要优于那些一周内都有坏消息的公司。在研究期间，以此为基础形成的投资组合最多可获得13周的超额回报。