Bêta de Sentiment
factor.formula
Modèle de régression des rendements des actions individuelles et de l'indice du sentiment du marché:
Formule de calcul du facteur de sensibilité émotionnelle :
Dans la formule:
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Le rendement quotidien de l'action i au jour t est généralement calculé comme (cours de clôture du jour - cours de clôture du jour précédent) / cours de clôture du jour précédent.
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La valeur de l'indice du sentiment du marché au jour t. L'indice peut être composé de plusieurs indicateurs du sentiment du marché, tels que le taux de rotation, le volume des transactions, le ratio de limite de prix, l'indice d'opinion publique, etc.
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La valeur de l'indice du sentiment du marché au jour t-1.
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Le terme d'ordonnée à l'origine de la régression de l'action i représente le rendement attendu de l'action lorsque l'indice du sentiment du marché reste inchangé.
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Le bêta de sentiment de l'action i est obtenu par régression de séries temporelles, qui mesure l'impact des changements de l'indice du sentiment du marché sur les rendements des actions. Une valeur positive indique que les rendements des actions ont tendance à augmenter lorsque le sentiment du marché augmente, tandis qu'une valeur négative indique le contraire.
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Le terme résiduel du modèle de régression représente la partie du rendement de l'action i au jour t qui ne peut être expliquée par le modèle.
factor.explanation
Le facteur de sensibilité au sentiment mesure l'impact des changements de sentiment du marché sur les rendements des actions individuelles par le biais d'un modèle de régression de séries temporelles, et utilise la valeur absolue du coefficient Bêta obtenu par la régression pour la nier comme valeur finale du facteur. Le but de la négation de la valeur absolue est de rendre la valeur du facteur cohérente avec la préférence pour le risque, c'est-à-dire que plus la valeur est petite, plus il est probable que l'action individuelle soit affectée négativement par le sentiment du marché, et plus le risque est élevé. Inversement, plus la valeur du facteur est grande, moins il est probable que l'action individuelle soit affectée négativement par le sentiment du marché, et plus le risque est faible. Par conséquent, ce facteur peut être utilisé pour estimer les risques et sélectionner les actions dans l'investissement quantitatif. Dans les applications pratiques, vous pouvez envisager d'utiliser une fenêtre de rétrospection plus longue (par exemple, plus de 60 jours de bourse) pour la régression de séries temporelles afin d'améliorer la stabilité du modèle.