衡量新闻主题如何驱动股票走势的框架

在现代金融市场中，新闻在塑造投资者情绪和影响股票价格走势方面发挥着关键作用。然而，大多数现有研究将每日新闻情感聚合为单一分数，可能忽略了主题内容和相关性的重要差异。这种简化可能掩盖了特定新闻主题与市场反应之间的细致关系。为解决这一差距，本文提出了一种新框架来考察不同新闻主题如何影响股票价格走势。该框架使用预训练的句子转换器将单个新闻标题编码为稠密语义嵌入，然后应用 K 均值聚类来识别 distinct 新闻主题。将主题暴露作为普通最小二乘回归中的解释变量，以量化其对日常股票回报的影响。应用于 Apple Inc. 时，该框架揭示了某些主题与正或负次日回报显著相关，而另一些则没有可测量的影响。这些发现突显了在理解新闻内容与金融市场关系方面进行主题层面分析的重要性。该提出的框架为研究人员和实践者提供了一种可扩展的方法，用于评估不同新闻主题的资讯价值，并为改进股票价格走势的预测模型指明了有前景的方向。