การล้นของความสนใจจากการปรากฏร่วมกันของข่าว
factor.formula
สัดส่วนของข่าวที่ปรากฏร่วมกันระหว่างหุ้น i และหุ้น j ในวันซื้อขาย t:
การเปลี่ยนแปลงแบบเดือนต่อเดือนในสัดส่วนของข่าวที่ปรากฏร่วมกันระหว่างหุ้น i และหุ้น j ในวันซื้อขาย t:
ความเข้มข้นของการล้นของความสนใจจากการปรากฏร่วมกันของข่าวของหุ้น i ในวันซื้อขาย t:
โดยที่:
- :
คือจำนวนครั้ง (หรือจำนวนบทความข่าว) ที่หุ้น i และหุ้น j ปรากฏร่วมกันในรายงานข่าวภายในวันซื้อขาย t
- :
คือจำนวนครั้งทั้งหมด (หรือจำนวนบทความข่าว) ที่หุ้น i ปรากฏในรายงานข่าวเพียงลำพังหรือร่วมกับหุ้นอื่นๆ ภายใน t วันซื้อขาย
- :
คืออัตราส่วนของจำนวนข่าวที่ปรากฏร่วมกันเกี่ยวกับหุ้น i และหุ้น j ต่อจำนวนข่าวทั้งหมดเกี่ยวกับหุ้น i ภายในวันซื้อขาย t ซึ่งวัดความแข็งแกร่งของการปรากฏร่วมกันระหว่างหุ้น i และหุ้น j
- :
คือการเปลี่ยนแปลงแบบเดือนต่อเดือนในสัดส่วนของข่าวที่ปรากฏร่วมกันระหว่างหุ้น i และหุ้น j ในวันซื้อขาย t ซึ่งวัดการเปลี่ยนแปลงความเข้มข้นของการปรากฏร่วมกันระหว่างหุ้น i และหุ้น j
- :
คือผลรวมของการเปลี่ยนแปลงแบบเดือนต่อเดือนในสัดส่วนของการปรากฏร่วมกันของข่าวระหว่างหุ้น i และหุ้นอื่นๆ ทั้งหมดในวันซื้อขาย t ซึ่งวัดความเข้มข้นของการล้นของความสนใจจากการปรากฏร่วมกันของข่าวที่หุ้น i ได้รับในวันซื้อขาย t โปรดทราบว่าช่วงผลรวมของ j ในที่นี้ไม่รวม i เองเพื่อหลีกเลี่ยงการนับซ้ำ
factor.explanation
ปัจจัยนี้วัดผลกระทบของการล้นของความสนใจในตลาดโดยการคำนวณการเปลี่ยนแปลงความเข้มข้นของการปรากฏร่วมกันของข่าวระหว่างหุ้น เมื่อความถี่ของการปรากฏร่วมกันของหุ้น i กับหุ้นอื่นๆ เพิ่มขึ้น หมายความว่าความสนใจของนักลงทุนในหุ้น i อาจถูกเบี่ยงเบนไป ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิดความสนใจในตลาดเพิ่มเติม ซึ่งอาจทำให้เกิดความผันผวนที่ไม่สมเหตุสมผลในความรู้สึกของนักลงทุน ค่าปัจจัยที่สูงขึ้นอาจบ่งชี้ว่าหุ้นนั้นอาจได้รับความสนใจมากเกินไปและอาจมีผลการดำเนินงานที่ไม่ดีในอนาคต ในทางกลับกัน ค่าปัจจัยที่ต่ำกว่าอาจบ่งชี้ว่าความสนใจในหุ้นนั้นลดลงและผลการดำเนินงานในอนาคตอาจค่อนข้างมีเสถียรภาพ
ในการใช้งานจริง สามารถพิจารณาประเด็นต่อไปนี้ได้:
- กรอบเวลา: ตามความต้องการที่แท้จริง สามารถปรับกรอบเวลาสำหรับการคำนวณความถี่ของการปรากฏร่วมกันได้ เช่น รายสัปดาห์ รายเดือน เป็นต้น
- แหล่งข่าว: สามารถเลือกแหล่งข่าวที่แตกต่างกันได้ตามเงื่อนไขที่แท้จริง เช่น เว็บไซต์ข่าว โซเชียลมีเดีย เป็นต้น และสามารถพิจารณาน้ำหนักของแหล่งข่าวได้
- อุตสาหกรรม/ภาคส่วน: สามารถพิจารณาผลกระทบของการปรากฏร่วมกันภายในอุตสาหกรรมหรือภาคส่วนได้ ตัวอย่างเช่น การปรากฏร่วมกันของหุ้นในอุตสาหกรรมเดียวกันอาจมีความหมายมากกว่า
- การรวมกับปัจจัยอื่นๆ: ปัจจัยนี้สามารถรวมกับปัจจัยอื่นๆ เพื่อสร้างแบบจำลองพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น