利用社交媒体情感提升算法交易策略的预测能力
社会与信息网络
2025-08-05 v1
摘要
本研究探讨了如何利用从 Reddit 评论中派生的社交媒体情感来增强投资决策，以实现更高的收益并降低风险。我们采用 BERTweet 对来自 r/wallstreetbets 子版块的超过 200 万条 Reddit 评论进行情感分析，并开发了一种情感-体积变化（Sentiment Volume Change, SVC）指标，将情感和评论体积变化相结合，其与次日收盘价变化的相关性显著高于情感因素alone。随后，我们实现了两种依赖 SVC 作出投资决策的交易策略。对这两种策略进行了为期四年（2020-2023）的回测显示，我们的策略在牛市中显著优于等权买入持有（Buy-and-Hold, B&H）策略，2023 年实现 55% 的相对收益，2021 年实现 84.4% 的相对收益，同时在 2022 年的熊市中通过 4% 的降低来减轻损失。我们的结果确认，来自 Reddit 的评论情感和体积数据在预测股票短期价格走势方面具有有效性，情感驱动的交易策略在风险调整后收益方面优于市场，表明社交媒体情感可能成为一种有价值的投资工具。
引用
@article{arxiv.2508.02089,
title = {Leveraging Social Media Sentiment for Predictive Algorithmic Trading Strategies},
author = {Gatik Goyal and Sharvil Phadke and Arnav Sharma and Huifang Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02089},
year = {2025}
}