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News vs. Sentiment: Predicting Stock Returns from News Stories

机译:新闻与情绪:根据新闻报道预测股票收益

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摘要

The authors used a dataset of more than 900,000 news stories to test whether news can predict stock returns. They measured sentiment with a proprietary Thomson Reuters neural network and found that daily news predicts stock returns for only one to two days, confirming previous research. Weekly news, however, predicts stock returns for one quarter. Positive news stories increase stock returns quickly, but negative stories receive a long-delayed reaction. Much of the delayed response to news occurs around the subsequent earnings announcement.
机译:作者使用超过900,000个新闻故事的数据集来测试新闻是否可以预测股票回报。他们使用专有的汤森路透神经网络测量了情绪,发现每日新闻只能预测一到两天的股票收益,从而证实了先前的研究。但是,每周新闻预测股票收益为四分之一。积极的新闻故事会迅速增加股票收益,但消极的故事会受到长期的反应。对新闻的延迟响应大部分发生在随后的收益公告附近。

著录项

  • 来源
    《Financial Analysts Journal》 |2017年第3期|67-83|共17页
  • 作者单位

    Univ Maryland, Robert H Smith Sch Business, Finance, College Pk, MD 20742 USA;

    Fed Reserve Syst, Board Governors, Washington, DC USA;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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