Sentiment-Beta
factor.formula
Regressionsmodell der Renditen einzelner Aktien und des Marktstimmungsindex:
Berechnungsformel für den emotionalen Sensitivitätsfaktor:
In der Formel:
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Die tägliche Rendite der Aktie i am Tag t wird üblicherweise als (Schlusskurs des Tages - Schlusskurs des Vortages) / Schlusskurs des Vortages berechnet.
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Der Wert des Marktstimmungsindex am Tag t. Der Index kann sich aus mehreren Marktstimmungsindikatoren zusammensetzen, wie z. B. Umschlagshäufigkeit, Handelsvolumen, Kurslimitverhältnis, öffentliche Meinungsindex usw.
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Der Wert des Marktstimmungsindex am Tag t-1.
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Der Regressionsachsenabschnitt der Aktie i repräsentiert die erwartete Rendite der Aktie, wenn der Marktstimmungsindex unverändert bleibt.
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Das Sentiment-Beta der Aktie i wird durch eine Zeitreihenregression ermittelt, die die Auswirkung von Veränderungen des Marktstimmungsindex auf die Aktienrenditen misst. Ein positiver Wert deutet darauf hin, dass die Aktienrenditen tendenziell steigen, wenn die Marktstimmung steigt, während ein negativer Wert das Gegenteil anzeigt.
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Der Residuen-Term des Regressionsmodells repräsentiert den Teil der Rendite der Aktie i am Tag t, der durch das Modell nicht erklärt werden kann.
factor.explanation
Der Sentiment-Sensitivitätsfaktor misst die Auswirkung von Veränderungen der Marktstimmung auf die Renditen einzelner Aktien mithilfe eines Zeitreihenregressionsmodells und verwendet den Absolutwert des durch die Regression erhaltenen Beta-Koeffizienten, um ihn als endgültigen Faktorwert zu negieren. Der Zweck der Negation des Absolutwerts besteht darin, den Faktorwert mit der Risikopräferenz in Einklang zu bringen, d. h. je kleiner der Wert, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass die Einzelaktie negativ von der Marktstimmung beeinflusst wird und desto höher das Risiko. Umgekehrt gilt: Je größer der Faktorwert, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Einzelaktie negativ von der Marktstimmung beeinflusst wird und desto geringer ist das Risiko. Daher kann dieser Faktor zur Risikoeinschätzung und Aktienauswahl bei quantitativen Investitionen verwendet werden. In der Praxis kann es sinnvoll sein, ein längeres Lookback-Fenster (z. B. mehr als 60 Handelstage) für die Zeitreihenregression zu verwenden, um die Modellstabilität zu verbessern.