文章核心观点 - 探讨利用新闻情绪数据作为预测美国股市熊市的早期指标的可能性 通过分析每日整体新闻情绪的变化 可以构建一个接近“无记忆”的指标 该指标在近期两次熊市（疫情初期及2021-2022年）发生前 均发出了持续的负面预警信号 [2][8] 新闻数据的特性与挑战 - 在预测个股行为时 新闻信号具有高度稀疏性 最强的信号往往在日常层面“突然出现” 尤其出现在此前新闻稀少或维持稳定低极性新闻流的公司（如Tesla和Amazon）上 [3] - 当从个股新闻转向对美国市场整体进行聚合时 挑战从稀疏性转变为序列相关性 美国每日整体新闻情绪在较长滞后期内表现出高度的自相关性 [3] - 每日整体新闻情绪通过对所有与美国上市股票相关文章的情绪评分求和计算 其高度自相关性对预测市场剧烈变化构成了挑战 [6] 指标构建与调整方法 - 为构建能及时感知市场转折的指标 需要尽可能接近“无记忆”的指标 解决方案是观察每日整体新闻情绪的变化而非绝对值 [6] - 每日整体新闻情绪的变化指标在第一天之后未表现出显著自相关 第一天的负自相关表明存在均值回归行为 即情绪在偏离平均值后会向均值回归 [6] - 为利用新闻情绪变化作为指标 并增强对波动行为的稳健性 采用了两种方法：一是将指标在若干回溯日内进行平均（文中采用5日回溯平均） 二是仅考虑每日情绪变化的极端值（如低于平均每日变化两个标准差的情况） [8] 指标在历史熊市中的表现 - 将构建的情绪变化检测器（基于每日整体情绪变化并采用5日简单平滑处理）应用于SPY ETF的价格图表 以观察其在最近两次熊市（疫情初期及2021-2022年）中的表现 [8] - 在这两次熊市中 情绪变化检测器均发出了持续多日的负面信号 且该信号并非由市场走势触发 而是先于显著的市场下跌出现 [8] 指标的应用价值 - 美国市场投资者通常在牛市环境中运作 其交易策略和习惯也基于此形成 将新闻作为早期预警系统 有助于投资者在需要时保持灵活性 以应对可能打破现状的市场转折 [10] LSEG金融新闻服务介绍 - LSEG提供金融新闻服务 旨在为金融界人士提供实用信息 其内容融汇了路透社独家新闻与数千个全球新闻来源渠道 以提供全面的全球报道、评论和分析 [12][14] - LSEG是路透社新闻面向金融界的独家提供商 每天通过多种形式的新闻为全球金融市场提供支持 [14] - 服务提供先进的分类结构、标签和搜索功能 用户可根据需求定制新闻提要 并通过桌面、信息推送和API等多种方式获取新闻 [15] - 新闻服务面向人类和机器 可支持新闻监听、研究分析、数据建模、市场风险监控、回溯测试策略以及改进投资者门户和应用程序等多种用途 [16]