ニュース共起アテンションオーバーフロー
factor.formula
取引日tにおける株式iと株式jの共起ニュースの割合:
取引日tにおける株式iと株式jの間で同時に出現したニュース項目の割合の月次変化:
取引日tにおける株式iのニュース共起アテンション波及強度:
ここで:
- :
取引日t内に株式iと株式jがニュース記事で一緒に登場する回数（またはニュース記事数）です。
- :
取引日t内に株式iが単独で、または他の株式と一緒にニュース記事に登場する総回数（またはニュース記事数）です。
- :
取引日t内の株式iと株式jに関する共起ニュースの数と株式iに関するすべてのニュースの数の比率であり、株式iと株式jの間の共起の強さを測定します。
- :
取引日tにおける株式iと株式jの間で同時に出現したニュース項目の割合の月次変化であり、株式iと株式jの間の共起強度の変化を測定します。
- :
取引日tにおける株式iと他のすべての株式との間のニュース共起の割合の月次変化の合計であり、取引日tに株式iが受けるニュース共起アテンション波及の強度を測定します。ここで、jの合計範囲には、重複カウントを避けるためにi自体は含まれていないことに注意してください。
factor.explanation
このファクターは、株式間のニュース共起の強度の変化を計算することにより、市場の注意の波及効果を測定します。株式iと他の株式の共起頻度が増加すると、株式iへの投資家の注意が逸らされ、追加の市場の注意が引き起こされる可能性があり、投資家心理の非合理的な変動を引き起こす可能性があります。ファクター値が高いほど、株式が過度に注目されており、将来的にパフォーマンスが低下する可能性があることを示唆している可能性があります。逆に、ファクター値が低いほど、株式への注目が低下しており、将来のパフォーマンスが比較的安定する可能性があることを示唆している可能性があります。
実際の応用では、次の点を考慮できます。
- 時間窓: 実際のニーズに応じて、共起頻度を計算するための時間窓を調整できます。たとえば、週次、月次など。
- ニュースソース: ニュースウェブサイト、ソーシャルメディアなど、実際の状況に応じてさまざまなニュースソースを選択でき、ニュースソースの重みを考慮できます。
- 業界/セクター: 業界またはセクター内の共起効果を考慮できます。たとえば、同じ業界の株式の共起はより示唆的である可能性があります。
- 他のファクターとの組み合わせ: このファクターは、他のファクターと組み合わせて、よりロバストなポートフォリオモデルを構築できます。