来自财报电话会议的股价变动探索性研究

金融市场分析主要集中于从损益表或每股收益报告中报告的会计、股价及其他数值型硬数据中提取信号。然而，众所周知决策者 routinely 使用基于文本的软文档来解释其所叙述的硬数据。近期大规模分析非结构化与基于文本的软数据的计算方法进展，为理解可改善投资与市场公平性的金融市场行为提供了可能。软数据的一种关键且普遍的形式是财报电话会议。财报电话会议通常是CEO等做出的周期性（常为季度）声明，试图影响投资者对公司过去与未来业绩的预期。在此，我们研究财报电话会议、公司销售、股票表现与分析师推荐之间的统计关系。我们的研究覆盖2010年1月至2019年12月十年间约6,300家上市公司的约100,000份财报电话会议转录文本。本研究中，我们报告三项新发现。第一，财报前专业分析师的买入、卖出与持有推荐与财报电话会议后的股价变动相关性低。第二，使用我们基于图神经网络处理财报电话会议语义特征的方法，我们可靠且准确地预测了经济五大领域的股价变动。第三，在大多数情况下，转录文本的语义特征比销售与每股收益（即传统硬数据）更能预测股价变动。