哈佛商评|投资者的阅读习惯如何影响股价

简介:

有效且透明的市场基石是自由获取信息。信息驱动金融行为。确保对信息的公正使用对市场良性运作至关重要。

但是在公共平台上发布一则金融新闻的简单方式真的能被人看到进而影响股价吗?根据我和其他人的研究结果是:未必。


2001年哥伦比亚大学的吉尔.休伯曼和托姆.雷格夫教授注意到一家生物技术公司EntreMed发布关于癌症研究突破的新闻所产生的特别的一系列市场反应。起初这则新闻是以科普文章刊登在《自然》杂志上,1997年11月在大众化报纸上报导,随之而来的是EntreMed的股价上涨了30%。时隔第一次发布五个月以后,1998年5月《纽约时报》又将这则内容完全一致的文章在头版登出,EntreMed的股价暴涨300%以上。不管在11月份第一次的反应是不够多,还是在5月份的暴涨不合理,有一件事是非常清楚的,那就是新闻的定位不仅仅是它的新奇,金融市场所包含的信息如何扮演着重要角色。

在我的研究中,我发现今天依然存在对金融新闻关注过多和过少的相似的例子。比如,我发现刊登在报纸的头版或者网站的顶部的新闻就能获得更多读者的关注。读者也更关注大公司或者知名度高的公司新闻、一周内较早发布的新闻和一些负面新闻。重新发布旧新闻会继续刺激市场反应。这种做法新闻记者或者新闻迷都不会感到惊讶,但是对仅仅以金融相关性为基本,需要公平吸收全部新闻的金融市场来说是个挑战。


◆ ◆ ◆

这些可预测的新闻消费陷阱的出现来自于人的心理状态


标题党文章所处的角色会起到干扰的作用:面对繁多的竞争线索,人们很难集中注意力去关注相关的信息。信息含量越复杂,对获取相关的信息越难。打个比方,加利福尼亚大学和德保罗大学的David Hirshleifer,Sonya Lim 和Siew Teoh教授表示在同一时间发布大量的信息时,市场在处理盈余公告上的效率就更低。在“市场何时能鉴定出那些过气的新闻?”这个问题上,我和James Hodson都认为旧新闻重新刊登,它同样被复杂性驱使着。当旧新闻不再是直接将先前的单一的重新刊发,而是以多重资源来描绘时,市场参与人员则更有可能因为新刊发的新闻而误解了旧的新闻。

但是虽然市场作为一个整体在处理金融新闻展示了各种偏差,没有用同样方式展示所有金融专业的消费新闻。在鉴定新颖性的新闻时,有的更快速,更活跃和更精炼。在“新闻消费:从信息到回馈“这个问题上,我比较了不同的专业金融新闻消费模式。平均来说经销商和对冲基金比银行、大型投资管理公司要更快捷地点击那些新闻。对冲基金也更有可能第一时间得到消息。对冲基金只有8%的金融专业人员会去看金融新闻,然而所有的新闻中27%都是由对冲基金的人在第一时间阅读的,也就是说发布的任何一则新闻,对冲基金的人极有可能比其他投资人最先看到。

对冲基金的那些读者有的来自家族理财室,有的来自私人股权公司,有的来自代理经销商,他们很少去看那些旧内容的新闻,他们比任何金融专业人员看更多的新闻。


◆ ◆ ◆

市场中越复杂的新闻消费越能产生更大的影响力吗?是的

通过像对冲基金投资者这类较活跃的新闻读者来增加注意力就更能预测股价的走势和交易量,比通过其他投资人包括大型投资经理和养老基金要好。对冲基金的关注点提高一个标准误差第二天就能产生30个偏差点的大回报和3-4%的高交易量。

这些市场冲力的产生是由于新闻消费在投资人对投资前景方面产生了不同意见。通常有两种主要的交易量来源:一种是偿债能力需要,投资者因为资金流动或者证券投资组合再平衡需要交易。另一种是意见不统一,持不同观点的贸易商互相打赌。由于新闻发布(比如盈余公告)不会和流动性的股票有组织地同时发生,围绕新闻所产生的交易增加量要归结于意见的不统一,但是为什么公共新闻会产生意见不统一呢?

在“新闻背后的意见不一致:是逐渐升级的信息扩散还是观点不同?”这个问题上,我发现对新闻理解不一致很大部分是他们在不同时间读到新闻所造成的。一个没有看到这则新闻的投资者会很乐意地和看过这则新闻的投资者做交易。市场活动的很大部分也是受那些花了很大时间去阅读和分析那些公共新闻的人所导致。事实上,由于阅读新闻人数广泛分布而产生广泛的信息流动会导致交易量暴增160%。

将信息引入公共平台是极其重要的,但是公共信息处理过程也很复杂,尤其是新闻环境不断改变。


路透集团新闻和金融信息部前CEO汤姆•罗瑟这样描述:“大量的时间和成就都是由管理着公共和私人潜在市场波动信息分水岭的上市公司贡献的。我能预想我们丢弃了像10-Qs和8-Ks这样的概念转而去支持持续不断的相关操作数据而形成的未来。这首先对上市公司的高官们将是非常痛心的,它每天都产生波动。然而从长远来看,投资者和管理人员会作出调整。

这样的未来是令人兴奋的,但是也可能会提高市场自身的挑战。当今新闻的扩散包括重新刊发和重新包装的旧新闻都会让处理信息的市场任务变得更加复杂。

发行商们利用判断力来决定该刊登哪些新闻又在什么地点刊登,投资者们则根据这些公共信息进行交易。双方对金融市场的稳定和效能都起到至关重要的作用,尤其是当每天的新闻发行量达到几百万时。

Anastassia Fedyk是哈弗商学院商业经济哲学博士候选人,他的研究主要关注金融和行为经济。

 原文发布时间为:2016-09-13

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关文章
|
11月前
|
数据可视化 安全 数据挖掘
免费的BI产品推荐与高性价比工具全面对比指南
2025年,数据驱动决策成为核心,免费及高性价比BI工具备受青睐。本文推荐瓴羊Quick BI、Tableau Public、Power BI等10款国内外主流工具,涵盖功能、易用性、集成能力与安全合规等维度,助力企业高效选型,实现数据价值落地。
|
人工智能 自然语言处理 API
蚂蚁开放平台概述
百宝箱开放平台是面向开发者的一站式智能体开发平台,支持API与SDK集成,提供智能体调用、模型效果盲测、WebSDK嵌入等功能,助力快速实现智能对话、内容生成与网页交互,现处于试用阶段,享每月10亿免费token。
977 0
|
机器学习/深度学习 算法 物联网
基于遗传方法的动态多目标优化算法
基于遗传方法的动态多目标优化算法
|
机器学习/深度学习 监控 PyTorch
68_分布式训练技术:DDP与Horovod
随着大型语言模型(LLM)规模的不断扩大,从早期的BERT(数亿参数)到如今的GPT-4(万亿级参数),单卡训练已经成为不可能完成的任务。分布式训练技术应运而生,成为大模型开发的核心基础设施。2025年,分布式训练技术已经发展到相当成熟的阶段,各种优化策略和框架不断涌现,为大模型训练提供了强大的支持。
1249 0
|
程序员 编译器 数据处理
汇编高手秘籍:解锁性能优化新境界,用汇编语言让你的程序飞起来!
【8月更文挑战第31天】汇编语言作为编程基石,其高效性能备受推崇。尽管现代软件开发更偏爱高级语言,但在性能要求极高的场景下,汇编优化仍不可或缺。本文通过示例代码介绍四种优化技巧:循环展开、寄存器分配、指令重排及SIMD指令使用,显著提升执行效率。同时强调分析性能瓶颈、测试优化效果及保持代码可读性的重要性,助力开发者在关键代码路径上实现性能突破。
1320 0
在Linux中,如何配置软件RAID?
在Linux中,如何配置软件RAID?
|
程序员
聊聊 CTO 和 技术总监的区别
聊聊 CTO 和 技术总监的区别
2350 0
|
敏捷开发 测试技术 持续交付
阿里云云效产品使用合集之与SonarQube的集成该如何完成
云效作为一款全面覆盖研发全生命周期管理的云端效能平台,致力于帮助企业实现高效协同、敏捷研发和持续交付。本合集收集整理了用户在使用云效过程中遇到的常见问题,问题涉及项目创建与管理、需求规划与迭代、代码托管与版本控制、自动化测试、持续集成与发布等方面。
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
机器学习中的监督学习与非监督学习
在机器学习领域,算法主要分为两大类:监督学习(Supervised Learning)和非监督学习(Unsupervised Learning)。这两种方法在数据处理和问题解决方面各有特点和应用场景。本文将详细介绍监督学习与非监督学习的基本概念、区别以及它们的常见应用。
1476 0
|
人工智能 数据可视化 算法
9种常见思维导图种类,引领创意风暴!
除了树状图的形式,思维导图还有其它表现形式激发创意,整理思绪
9种常见思维导图种类,引领创意风暴!