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A股全民“一把梭”背后:短短两周,情绪是如何发酵的?

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本文首发于华尔街见闻(ID:wallstreetcn),作者陶旖洁,文中观点不构成投资建议。
农历新年以来,A股持续大涨,2月25日周一更是跳涨5.6%,沪指进入技术性牛市。周二,获利了结和买入加仓的博弈愈加明显,两市开盘一小时后成交即破5000亿元。
牛市真的来了吗?每一个A股投资者都在心里暗自发问。在本篇文章中,我们尝试从行为金融学的角度出发,探索2月11日——农历新年后首个交易日以来,市场情绪的变化。
由于A股缺乏典型的投资者信心指数,我们从新闻媒体、社交媒体和搜索引擎三种渠道搜集数据,观察农历新年后,投资者的情绪乃至市场风向是如何变化的。我们观测到了三个现象:

投资者最重要的情绪驱动因子,是股市的表现。只有在上涨的市场中,新闻媒体才有高呼牛市的底气。
A股的潜在投资者已经开始留意到2月的股市大涨,百度指数的“牛市”搜索量暴涨,创下纪录新高。同样地,新浪微博关于“牛市”的热度也在2月25日明显增加。
目前“牛市”的百度搜索频率,远远高于“熊市”。从历史经验看,这种现象往往对应短期内的股指大涨。

01
新闻报道
考虑到在广泛的股民中,研究报告的传播影响力仍然不如新闻媒体,我们统计了十家主流财经媒体在2月10日至2月25日期间的新闻报道,选取标题中带有“股”字的报道,进行进一步的词频分析。俗话说的“三根阳线改变信仰”,在这一轮的牛市中并不明显。虽然最早的“牛市”提法出现在2月13日,的确是在2月1日、2月11日、2月12日A股连续三个交易日大涨之后。但在春节后的第一周,股市的良好表现更多地被解释为节后的“红包行情”。在将近700篇报道中,我们发现,媒体对“牛市”的传播,主要集中在春节后第二周,即首家券商(中信建投)在2月17日喊出“牛市的起点”之后。
02
搜索引擎
搜索量直观反映民众对热点的关注度。百度占据中国超过7成的搜索市场份额,我们借助百度指数平台中的搜索指数工具,分析近一个月以来,网民对A股的关注程度。
根据百度指数平台的介绍,搜索指数“以网民在百度的搜索量为数据基础,以关键词为统计对象,科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和”。
我们吃惊地发现,百度的“牛市”关键词搜索,在2月25日创下了纪录新高,是2015年6月底的两倍有多。不过,普罗大众似乎还暂时还没有注意到农历猪年的股市大涨,目前还不能说出现了所谓的“全民炒股”热潮。“A股”和“股票”两个关键词的搜索频率,仍然远不及2015年的高峰——但已经是2016年初以来的最高。
由此我们可以合理地猜想,对股市有一定认识的网民,已经开始留意到2月的上涨。进一步分析后我们发现,在2015年6月,A股泡沫破灭前夕,“牛市”和“熊市”的搜索频率也双双达到了高点。
剔除今年2月的影响,从历史平均水平看,“牛市”的搜索频率在各个时期都要比“熊市”高一些。但是,如果观测“牛市”搜索量明显高于“熊市”的5个时期(2014年7月、2014年11月、2015年3-5月、2015年11月、2017年11月),A股在对应的阶段都出现了上涨。
周一“牛市”的百度搜索指数达到5505,但是“熊市”只有760。03
社交媒体
新浪微博的“微指数”工具加权计算提及量、阅读量与互动量,体现关键词在微博上的热度情况。微指数只提供最近90天的数据,我们无法获得更多历史趋势。不过,近1个月来,微指数的“牛市”热度,与新闻报道和搜索引擎呈现出了相同趋势——2月18日出现第一次明显上涨,其后继续发酵,在A股暴涨的2月25日达到峰值。
04
小结
投资者最重要的情绪驱动因子,是股市的表现。
农历新年以来的新闻报道证明了这一点,只有在上涨的市场中,新闻媒体才有高呼牛市的底气;如果有分析师站出来旗帜鲜明地唱多,这种底气会更加充足。
A股的潜在投资者已经开始留意到2月的股市大涨,体现在百度指数的“牛市”搜索量暴涨。同样地,新浪微博关于“牛市”的热度也在2月25日明显增加。
需要注意的是,情绪并不一定是回报的良好指标,也有过往的研究提到,情绪指标对近期投资回报几乎没有预测能力。
注:计入“新闻报道”词频统计的十家媒体,分别是21世纪经济报道、财经、每日经济新闻、第一财经、中国证券报、上海证券报、证券时报、证券日报、凤凰财经、Wind资讯。

参考资料
1、Huina Mao, Scott Counts, Johan Bollen, Predicting Financial Markets: Comparing Survey, News, Twitter and Search Engine Data, 2011
2、Ranjan Dasgupta,Sandip Chattopadhyay, Stock Market-Driven Factors of Investors’ Sentiment A Review of The Stylized Facts, 2014
3、Stefan Nann, Jonas Krauss, Detlef Schoder, Predictive Analytics On Public Data – The Case Of Stock Markets

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