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]

人工智能在宏观经济预测中的应用 - 新型人工智能预测模型正在改变投资者在固定收益、外汇和股票市场的头寸配置方式，这些模型需要强大的数据管理流程和合适的训练过程作为支撑 [2] - LSEG全球宏观经济预测提供了更精细、精准的方法，为获取超额收益创造了新的机会 [2] - 机器学习技术使处理全球市场的复杂性和庞大数据量成为可能，为缺乏专业知识和资源的投资公司带来超额收益机会 [3] 数据管理与AI模型训练 - 金融行业在数据和技术方面的投入达到前所未有的水平，复杂的模型需要更多数据和更优质的数据管理能力 [3] - 使用干净且真实的训练数据以及Teacher forcing技术可以纠正AI推理过程中的错误，提升预测准确性 [3] - AI能够以更复杂的方式处理海量数据集，但训练卓越的AI模型需要确保数据的及时性和整理的精细程度 [3] 金融公司的资源投入与挑战 - 大型买方与卖方公司正在加大对数据管理和AI预测资源的投资，但依赖人力资源的模式成本高且难以扩展 [4] - 金融公司投入大量资源构建更准确的宏观经济预测模型，以优化资产配置决策 [5] - 新的数据管理技术和LSEG机器可读新闻、Point-in-time数据结合AI模型，能够发现复杂关系并生成前瞻性经济指标 [5] LSEG全球宏观经济预测服务 - LSEG提供可扩展、集中式数据仓库和自动化框架，支持前沿的时点AI推理与自动化 [6] - 该服务深度融合行业先进技术和AI推理，通过API交付，帮助交易员和资产管理者做出更明智的战略决策 [7] - 公司可利用该预测服务在美国政府发布CPI公告前开展交易，或将其融入专有内部模型以获取超额收益 [7] 预测案例与实际应用 - 指数科技成功预测2025年3月CPI环比下降0.1%，早于美国政府正式发布数据 [11] - 指数科技预测2025年3月消费者信心指数值为92.94，实际值为92.9，低于共识中值94 [12] - LSEG全球宏观经济预测可与机器可读新闻、Point-in-time数据等协同运用，提升市场洞察力 [12] LSEG金融新闻服务 - LSEG金融新闻服务融汇路透社独家新闻与数千个全球新闻来源，提供全面的全球报道、评论和分析 [18] - 服务支持多种形式，包括突发新闻、独家内容、洞察和分析，可通过桌面、信息推送和API获取 [19] - 适用于监听新闻、研究分析、数据建模、市场风险监控和回溯测试策略等多种用途 [20]