基于百度指数的投资者情绪指数构建与应用

摘要

在“理性人”和有效市场假说下，传统金融学理论已经无法解释诸多金融资产价格异常现象。不同的情绪状态导致有限理性的投资者对市场风险存在认知偏差，行为金融学由此应运而生。随着互联网技术的爆炸式发展，能够反映用户关注点和意图的搜索引擎数据在各类社会科学研究中得到广泛应用。因此，本文从搜索引擎数据——百度指数入手，构建投资者情绪综合指数，并在量化投资领域加以应用。　　首先，本文根据现有文献和百度指数的相关检索词推荐，确定关键词分析词库，进行数据爬取。构建搜索热度指标，以剔除互联网快速发展造成的搜索量自然增长。通过计算互相关系数，提取先行关键词。接着，利用随机森林算法将关键词重要性排序，精炼关键词，再进行主成分分析，构建具有领先性的投资者舆情指标。然后，结合消费者信心指数、新增投资者数量、成交量3个情绪代理指标，选取居民消费价格指数和宏观经济景气指数作为控制变量，进行因子分析，构建周频的投资者情绪综合指数，验证其对股市收益的解释作用。最后，根据该指数形成的风险区域，基于惯性效应制定情绪择时策略，进行量化回测模拟。　　研究结果表明：本文基于百度指数构建的投资者情绪综合指数，与上证综指具有显著的相关性，与中国股票市场的走势情况保持一致。与未纳入投资者舆情指标的模型相比，该指数对股市收益具有更强的解释力。此外，该指数在量化投资领域的应用，能够有效降低投资组合的整体风险，控制投资组合收益的下界，从而获得高于基准的稳定年化收益。因此，可以根据该指数建立投资者情绪的动态监测机制，以加强我国金融市场管理、完善股票市场环境、提升投资机制。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 基于互联网搜索数据的研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 投资者情绪对股票市场影响的研究现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.4 国内外文献综述的简析

1.5 论文主要内容与研究方法

1.5.1 研究内容

1.5.2 研究方法

1.6 论文创新点

2 相关理论基础与方法

2.1 投资者情绪的内涵

2.1.1 投资者情绪的含义

2.1.2 投资者情绪的表现特征

2.2 投资者情绪的理论基础

2.2.1 经济人假设和有效市场假说

2.2.2 行为金融学

2.2.3 噪音交易理论

2.3 投资者情绪的测度

2.3.1 主观投资者情绪指标

2.3.2 客观投资者情绪指标

2.3.3 综合投资者情绪指标

2.4 量化投资

2.4.1 量化投资的概念

2.4.2 量化择时策略

2.5 本章小结

3 投资者舆情指标的构建

3.1 确定关键词的分析词库

3.2 数据来源和预处理

3.2.1数据爬取

3.2.2 构造搜索热度指标

3.3 投资者舆情指标的构建

3.3.1 筛选先行关键词

3.3.2 先行关键词重要性排序

3.3.3 投资者舆情指标构建

3.4 本章小结

4 投资者情绪指数的构建与应用

4.1 投资者情绪代理指标的选择

（1）消费者信心指数（CCI）

（2）新增投资者数量（NNI）

（3）成交量（VOL）

4.2 主成分分析

4.3 与上证综指的一致性分析

4.4 优越性检验

4.5 投资者情绪择时策略

4.5.1 投资者情绪风险区域的形成

4.5.2 情绪择时策略的应用

4.6 本章小结

5 研究结论与不足

5.1 研究结论

5.2 研究不足

参考文献

致谢