Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
«Бычьи» перенаправляются сюда. Об альбоме Херба Альперта и Тихуаны Брасс см. Bullish (альбом) .
Инвестор настроен « оптимистично », когда видит восходящие тенденции акций, и « медвежий », когда рынок идет вниз . Бык использует свои рога в восходящем движении для атаки, а медведь использует когти в нисходящем движении для атаки.

Настроение рынка (также известное как внимание инвесторов ) - это общее преобладающее отношение инвесторов к ожидаемому развитию цен на рынке. [1] Такое отношение представляет собой совокупность множества фундаментальных и технических факторов, включая историю цен, экономические отчеты, сезонные факторы, а также национальные и мировые события.

Если инвесторы ожидают восходящего движения цен на фондовом рынке, настроение считается бычьим . Напротив, если рыночные настроения носят медвежий характер , большинство инвесторов ожидают движения цен вниз. Участники рынка, которые сохраняют неизменные настроения, независимо от рыночных условий, описываются как постоянные и постоянные соответственно. Настроение рынка обычно рассматривается как противоположный индикатор: то, чего ожидает большинство людей, - это хорошая вещь, против которой можно делать ставки. Настроения рынка используются потому, что они считаются хорошим предсказателем рыночных движений, особенно когда они более экстремальные. [2]За очень медвежьим настроем обычно следует рост рынка, превышающий нормальный, и наоборот. [3]

Настроение рынка отслеживается с помощью различных технических и статистических методов, таких как сравнение числа повышающихся и падающих акций и новых максимумов и новых минимумов. Большая часть общего движения отдельной акции объясняется настроениями рынка. [4] Демонстрация ситуации на фондовом рынке часто описывается как все лодки плывут или тонут вместе с приливом , в популярной фразе Уолл-стрит « тренд - ваш друг ». В последнее десятилетие инвесторы также, как известно, измеряют настроения рынка с помощью аналитики новостей , которая включает анализ настроений в текстовых статьях о компаниях и секторах.

Теория внимания инвесторов [ править ]

Отдельная ветка научной литературы связывает результаты поведенческих финансов , изменения внимания инвесторов к финансовым рынкам и фундаментальные принципы ценообразования активов : Barberis et al. (1998), [5] Барберис и Талер (2003), [6] и Бейкер и Вурглер (2007). [7] Авторы утверждают, что модели поведения розничных инвесторов оказывают значительное влияние на рыночную доходность. Как минимум пять основных подходов к измерению внимания инвесторов Сегодня в научной литературе известны: показатели, основанные на финансовых рынках, индексы настроений на основе опросов, текстовые данные настроений из специализированных он-лайн ресурсов, поведение при поиске в Интернете и неэкономические факторы.

Первый подход [ править ]

Согласно первому подходу , внимание инвесторов может быть приближено к определенным мерам финансового рынка . По данным Gervais et al. (2001) [8] и Hou et al. (2009), [9] объем торгов является хорошим показателем настроений инвесторов. Высокий (низкий) объем торгов по конкретной акции приводит к удорожанию (обесцениванию) ее цены. Сообщается также, что экстремальная однодневная доходность привлекает внимание инвесторов (Barber & Odean (2008) [10] ). Шумные трейдеры склонны покупать (продавать) акции с высокой (низкой) доходностью. Whaley (2001) [11] и Baker & Wurgler (2007) [7] предлагаютИндекс волатильности ( VIX ) Чикагской биржи опционов (CBOE ) в качестве альтернативного показателя рыночных настроений. Барометр страха Credit Suisse (CSFB) основан на ценах на ошейники с нулевой премией , срок действия которых истекает через три месяца. Этот индекс иногда используется как альтернатива индексу VIX. [12] Индикатор настроения рынка Acertus (AMSI) включает пять переменных (в порядке убывания веса в индикаторе): соотношение цена / прибыль (мера оценок фондового рынка); импульс цены (мера рыночной психологии); Реализованная волатильность (показатель недавнего исторического риска); Доходность облигаций с высокой доходностью (мера кредитного риска); иTED-спред (мера системного финансового риска). Каждый из этих факторов позволяет измерить настроения рынка через уникальную призму, и вместе они могут предложить более надежный индикатор настроений рынка. [13] Дисконт по закрытому фонду (случай, когда стоимость чистых активов паевого инвестиционного фонда не равна его рыночной цене), как сообщается, является возможной мерой внимания инвесторов (Цвейг (1973) [14] и Ли и др. (1991). ) [15] ).

Исследования предлагают доказательства того, что изменения в дисконтах закрытых фондов сильно коррелируют с колебаниями настроений инвесторов. Brown et al. (2003) [16] исследуют ежедневный поток паевых инвестиционных фондов как возможную меру внимания инвесторов. [17] По данным Da et al. (2014), [12] «... индивидуальные инвесторы переключаются с фондов акций на фонды облигаций, когда негативные настроения высоки». Дивидендная премия (разница между средним соотношением балансовой стоимости дивидендов и невыплаченных акций) потенциально может быть хорошим предиктором настроений инвесторов (Baker & Wurgler (2004) [18] и Vieira (2011) [19] ). .Также сообщается, что данные о сделках с розничными инвесторами могут привлечь внимание инвесторов (Kumar & Lee (2006) [20] ). Исследование показывает, что сделки розничных инвесторов «... систематически коррелируют, то есть люди покупают (или продают) акции совместно». Первоначальное публичное размещение (IPO) компании генерирует большой объем информации, которая потенциально может быть использована для оценки настроений инвесторов. Ljungqvist et al. (2006) [21] и Baker & Wurgler (2007) [7]Отчет о доходности IPO в первый день и объеме IPO - наиболее многообещающие кандидаты для прогнозирования внимания инвесторов к конкретной акции. Неудивительно, что высокие инвестиции в рекламу конкретной компании приводят к большему вниманию инвесторов к соответствующим акциям (Grullon et al. (2004) [22] ). Авторы в Chemmanur & Yan (2009) [23] приводят доказательства того, что «... большее количество рекламы связано с большей доходностью акций в рекламный год, но меньшей доходностью акций в год, следующий за годом рекламы». . Соотношение выпусков акций и общего количества новых выпусков, данные об инсайдерской торговле и другие финансовые показатели приведены в Baker & Wurgler (2007) [7]. быть полезным при измерении внимания инвесторов.

Все упомянутые выше рыночные меры имеют один существенный недостаток. В частности, согласно Da et al. (2014): [12] «Хотя рыночные меры имеют то преимущество, что они легко доступны с относительно высокой частотой, их недостатком является то, что они являются результатом равновесия многих экономических сил, помимо настроений инвесторов». Другими словами, нельзя быть уверенным, что конкретный рыночный индикатор был вызван вниманием инвесторов. Более того, некоторые индикаторы могут работать проциклически. Например, большой объем торговможет привлечь внимание инвестора. В результате объем торгов растет еще больше. Это, в свою очередь, приводит к еще большему вниманию инвесторов. В целом рыночные индикаторы играют очень важную роль в измерении внимания инвесторов. Однако инвестор всегда должен стараться быть уверенным, что никакие другие переменные не могут повлиять на результат.

Второй способ [ править ]

Второй путь к прокси - серверу для внимания инвесторов может быть использование обследований на основе индексов настроений . Среди наиболее известных индексов следует отметить Университета Мичигана индекс потребительских настроений , The Conference Board индекс потребительского доверия , и UBS / Gallup Индекс оптимизма инвесторов. Индекс настроения потребителей Мичиганского университета основан на как минимум 500 телефонных интервью. Опрос состоит из пятидесяти основных вопросов. [24] Индекс потребительского доверия насчитывает в десять раз больше респондентов (5000 домохозяйств). Однако опрос состоит только из пяти основных вопросов, касающихся бизнеса, занятости и условий дохода. На вопросы можно ответить только тремя вариантами: «положительно», «отрицательно» или «нейтрально».[25] Для расчета индекса оптимизма инвесторов UBS / Gallup опрашивается выборка из 1000 домашних хозяйств с общим объемом инвестиций, равным или превышающим 10 000 долларов США. [26] Упомянутые выше индексы настроений на основе опросов, как сообщается, являются хорошими предикторами индикаторов финансового рынка (Brown & Cliff (2005) [27] ). Однако, согласно Da et al. (2014), [12] использование таких индексов настроений может иметь значительные ограничения. Во-первых, большинство наборов данных на основе опросов доступно еженедельно или ежемесячно. В то же время большинство альтернативных индикаторов настроения доступны с ежедневной периодичностью. Во-вторых, у респондентов есть небольшой стимул отвечать на вопросы в таких опросах внимательно и правдиво (Singer (2002)).[28] ). Подводя итог, можно сказать, что индексы настроений на основе опросов могут быть полезны при прогнозировании финансовых показателей. Однако использование таких индексов имеет определенные недостатки и в некоторых случаях может быть ограничено.

Третье направление [ править ]

В 1920-е годы настроения железнодорожных компаний на рынке были оптимистичными, поскольку это был новый рынок, и инвесторы видели долгосрочные перспективы.

В рамках третьего направления исследователи предлагают использовать алгоритмы интеллектуального анализа текста и анализа настроений для извлечения информации о настроении инвесторов из социальных сетей, медиа-платформ, блогов, газетных статей и других соответствующих источников текстовых данных (иногда называемых новостной аналитикой ). В ряде публикаций (Barber & Odean (2008), [10] Dougal et al. (2012), [29] и Ahern & Sosyura (2015) [30] ) сообщается о значительном влиянии финансовых статей и сенсационных новостей на поведение цены на акции. Неудивительно и то, что такие популярные источники новостей, как Wall Street Journal, New York Times или Financial Times имеют огромное влияние на рынок. Сила воздействия может различаться у разных обозревателей даже внутри конкретного журнала (Dougal et al. (2012) [29] ). Tetlock (2007) [31] предлагает успешный способ измерения настроения инвесторов, подсчитывая количество «негативных» слов в популярной колонке Wall Street Journal «В курсе рынка». Zhang et al. (2011) [32] и Боллен и др. (2011) [33] доклад Twitterбыть чрезвычайно важным источником данных о настроениях, который помогает прогнозировать цены на акции и их волатильность. Обычный способ анализа влияния данных с платформ микроблогов на поведение цен на акции - это построение специальных индексов отслеживания настроения.

Самый простой способ - подсчитать количество «положительных» и «отрицательных» слов в каждом соответствующем твите и построить комбинированный индикатор на основе этих данных. Nasseri et al. (2014) [34] сообщает о прогностической силе данных StockTwits (похожая на Twitter платформа, специализирующаяся на обмене мнениями, связанными с торговлей) в отношении поведения цен на акции. Альтернативный, но более сложный способ - привлечь экспертов-людей, чтобы они аннотировали большое количество твитов с ожидаемыми движениями акций, а затем построили модель машинного обучения для прогнозирования. Применение методологии исследования событий к настроению в Twitter показывает значительную корреляцию с совокупной аномальной отдачей (Sprenger et al. (2014), [35] Rancoи другие. (2015) , [36] Габровшек и др. (2017) [37] ). Карабулут (2013) [38] сообщает, что Facebook является хорошим источником информации о настроении инвесторов. В целом, наиболее популярные социальные сети, медиа-платформы, связанные с финансами, журналы и журналы могут быть ценным источником данных о настроениях, как показано в Peterson (2016). [39] Однако важно отметить, что сбор таких данных относительно сложнее (в большинстве случаев исследователю требуется специальное программное обеспечение). Кроме того, для анализа таких данных могут потребоваться знания в области глубокого машинного обучения и интеллектуального анализа данных (Hotho et al. (2005)[40] ).

Четвертая дорога [ править ]

Бык Исламабадской фондовой биржи

Четвёртая дорога является важным источником информации о внимании инвесторов является поиск в Интернете поведение домохозяйств. Этот подход подтверждается результатами Саймона (1955), [41], который приходит к выводу, что люди начинают процесс принятия решений со сбора соответствующей информации. Публично доступные данные об объемах поиска для большинства поисковых служб в Интернете начинаются с 2004 года. С тех пор многие авторы показали полезность таких данных для прогнозирования внимания инвесторов и рыночной доходности (Da et al. (2014), [12] Preis et al. . (2013), [42] и Курм и др. (2014) [43] ). В большинстве исследований используютсяСервис Google Trends (GT) для извлечения данных об объеме поиска и исследования внимания инвесторов. Полезность данных поиска в Интернете была также доказана на основе данных Yahoo! Данные корпорации (Бордино и др. (2012) [44] ). Использование данных поиска в Интернете дает многообещающие результаты при решении различных финансовых проблем. Авторы в Kristoufek (2013b) [45] обсуждают применение данных GT в диверсификации портфеля.проблема. Предлагаемая в статье процедура диверсификации основана на предположении, что популярность той или иной акции в интернет-запросах коррелирует с ее рискованностью. По сообщению автора, такая процедура диверсификации позволяет существенно повысить доходность портфеля. Da et al. (2014) [12] и Dimpfl & Jank (2015) [46] исследуют прогностическую силу данных GT для двух наиболее популярных показателей волатильности: реализованной волатильности (RV) и дневного индекса волатильности рынка CBOE ( VIX ). Оба исследования сообщают о положительной и значительной зависимости между данными поиска в Интернете и показателями волатильности. Бордино и др. (2012) [44]и Preis et al. (2010) [47] показывают способность данных поиска в Интернете прогнозировать объемы торгов на фондовых рынках США. По данным Bordino et al. (2012), [44] «... объемы запросов во многих случаях предполагают пики торговли на один день или более». Некоторые исследователи находят полезность данных GT для прогнозирования волатильности на валютном рынке (Smith (2012) [48] ). Все более важная роль данных поиска в Интернете признается в прогнозировании цен на криптовалюту (например, биткойн ) (Kristoufek (2013a) [49] ). Также сообщается, что данные Google Trends являются хорошим предсказателем для ежедневных паевых инвестиционных фондов.потоки. Da et al. (2014) [12] пришел к выводу, что такие данные о настроениях «... имеют значительную инкрементную предсказательную силу для будущих нововведений в ежедневных потоках средств как фондов акций, так и фондов облигаций». Еще одним многообещающим источником данных поиска в Интернете является количество посещений страниц Википедии, связанных с финансами (статистика страниц Википедии [50] ) (Moat et al. (2013) [51] и Kristoufek (2013a) [49] ). Подводя итог, можно сказать, что поведение домашних хозяйств при поиске в Интернете является относительно новым и многообещающим показателем для внимания инвесторов. Такие данные о настроениях не требуют дополнительной информации из других источников и могут быть использованы в научных исследованиях самостоятельно.

Пятый источник [ править ]

«Все лодки плывут или тонут по течению».

Наконец, пятый источник внимания инвесторов также может зависеть от некоторых неэкономических факторов . Каждый день многие неэкономические события (например, новости, погода, состояние здоровья и т. Д.) Влияют на наше настроение, что в конечном итоге влияет на уровень нашего неприятия риска и торгового поведения. Эдманс и др. (2007) [52] обсуждают влияние спортивных мероприятий на торговое поведение инвесторов. Авторы сообщают о убедительных доказательствах аномально отрицательной доходности акций после проигрышей в крупных футбольных соревнованиях. Эффект проигрыша также действует после международных игр по крикету, регби и баскетболу. Каплански и Леви (2010) [53]исследовать влияние плохих новостей (авиационных катастроф) на цены акций. Авторы приходят к выводу, что плохие новости (например, об авиационной катастрофе) могут привести к значительному падению доходности акций (особенно для небольших и рискованных акций). Доказательства того, что количество солнечных минут в конкретный день влияет на поведение трейдера, представлены в работах Akhtari (2011) [54] и Hirshleifer & Shumway (2003). [55] Авторы приходят к выводу, что «эффект солнечного света» статистически значим и устойчив к различным спецификациям модели. Влияние температуры на доходность акций обсуждается в Cao & Wei (2005). [56]

Согласно результатам упомянутого исследования, существует отрицательная зависимость между температурой и доходностью акций во всем диапазоне температур (т.е. доходность выше в холодную погоду). Сезонное аффективное расстройство (SAD) также известен как предсказатель настроения инвесторов (Kamstra и др. (2003) [57] ). Это ожидаемый результат, потому что SAD включает в себя информацию о погодных условиях. Некоторые исследователи идут еще дальше и обнаруживают зависимость между фазами Луны и доходностью фондового рынка (Юань и др. (2006) [58] ). Согласно Дичеву и Джейнсу (2001): [59]«... доходность за 15 дней вокруг даты новолуния примерно вдвое больше, чем за 15 дней вокруг даты полнолуния». Сообщается, что даже геомагнитная активность оказывает влияние (имеет отрицательную корреляцию) на доходность акций (C. Robotti (2003). [60] Подводя итог, неэкономические события оказывают значительное влияние на поведение трейдера. Инвестор ожидает высокой рыночной доходности. в солнечный, но прохладный день, пятнадцать дней в новолуние, без значительной геомагнитной активности, предпочтительно на следующий день после победы на значительном спортивном мероприятии. В большинстве случаев такие данные следует рассматривать как дополнительные при измерении внимания инвесторов, но не как полностью независимый.

Валютные рынки [ править ]

Существуют дополнительные индикаторы для измерения настроений, особенно на рынках Forex . Хотя рынок Forex децентрализован (не торгуется на центральной бирже) [61], различные розничные брокерские фирмы Forex публикуют коэффициенты позиционирования (аналогичные соотношению пут / колл) и другие данные о торговом поведении своих клиентов. [62] [63] [64] Поскольку большинство розничных валютных трейдеров терпят неудачу, [65] показатели настроений на рынке Форекс обычно используются как противоположные индикаторы. [66] Некоторые исследователи сообщают, что данные поиска в Интернете (например, Google Trends ) могут быть полезны для прогнозирования волатильности на валютных рынках. [48]Сообщается, что данные поиска в Интернете и (соответствующие) данные о просмотрах страниц Википедии полезны для прогнозирования цен на криптовалюту (например, биткойн ). [49]

См. Также [ править ]

  • Индикатор настроения участников рынка Acertus (AMSI)
  • Тенденция рынка
  • Точка разворота (фондовый рынок)
  • Анализ настроений
  • Поведенческая экономика
  • Поведенческий анализ рынков
  • Теория поведенческого портфеля
  • Поведенческая стратегия

Ссылки [ править ]

  1. ^ "Определение настроения рынка" . Инвестопедия.
  2. ^ Настроения: значимый сдвиг для фондовых быков? | В поисках альфы В поисках альфы
  3. ^ "| AAII: Американская ассоциация индивидуальных инвесторов" . Американская ассоциация индивидуальных инвесторов .
  4. ^ Томас Дорси, Point and Figure Charting , Настроение оказывает " 66% влияние на общее движение отдельной акции "
  5. ^ Барберис, Николас; Шлейфер, Андрей; Вишны, Роберт В. (1998). «Модель настроения инвесторов». Журнал финансовой экономики . 49 (3): 307–343. DOI : 10.1016 / S0304-405X (98) 00027-0 . S2CID 154782800 . 
  6. ^ Барберис, Николас; Талер, Ричард (01.01.2003). Финансы, BT - Справочник по экономике (ред.). Финансовые рынки и ценообразование на активы . Финансовые рынки и ценообразование на активы. 1, Часть B. Elsevier. С. 1053–1128. DOI : 10.1016 / S1574-0102 (03) 01027-6 . ISBN 9780444513632.
  7. ^ a b c d Бейкер, Малькольм; Вурглер, Джеффри (2007). «Настроения инвесторов на фондовом рынке» . Журнал экономических перспектив . 21 (2): 129–152. DOI : 10,1257 / jep.21.2.129 .
  8. ^ Жерве, Саймон; Каниэль, Рон; Мингелгрин, Дэн Х. (01.06.2001). «Возврат за большие объемы». Журнал финансов . 56 (3): 877–919. CiteSeerX 10.1.1.540.2997 . DOI : 10.1111 / 0022-1082.00349 . ISSN 1540-6261 .  
  9. ^ Хоу, Кевей; Сюн, Вэй; Пэн, Линь (16 января 2009 г.). «Рассказ о двух аномалиях: влияние внимания инвесторов на динамику цены и прибыли». Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук. SSRN 976394 .  Cite journal requires |journal= (help)
  10. ^ а б Барбер, Брэд М .; Одеан, Терренс (1 апреля 2008 г.). «Все, что блестит: влияние внимания и новостей на покупательское поведение индивидуальных и институциональных инвесторов». Обзор финансовых исследований . 21 (2): 785–818. DOI : 10.1093 / RFS / hhm079 . ISSN 0893-9454 . 
  11. ^ Уэйли, Роберт E (2000-03-01). "Индикатор страха инвестора" . Журнал управления портфелем . 26 (3): 12–17. DOI : 10,3905 / jpm.2000.319728 . ISSN 0095-4918 . S2CID 154699901 .  
  12. ^ Б с д е е г Д, Zhi; Энгельберг, Джозеф; Гао, Пэнцзе (2014-10-17). «Сумма всех опасений инвесторов и цен на активы» . Обзор финансовых исследований . 28 (1): 1–32. DOI : 10.1093 / RFS / hhu072 . ISSN 0893-9454 . 
  13. ^ «Новый индикатор настроения рынка» . Журнал указателей.
  14. ^ Цвейг, Мартин Э. (1973). "Модель прогнозирования цен на акции ожиданий инвесторов с использованием премий закрытого фонда". Журнал финансов . 28 (1): 67–78. DOI : 10.1111 / j.1540-6261.1973.tb01346.x . JSTOR 2978169 . 
  15. ^ Ли, Чарльз; Шлейфер, Андрей; Талер, Ричард (1991). «Настроения инвесторов и загадка закрытых фондов» . Журнал финансов . 46 (1): 75–109. DOI : 10.1111 / j.1540-6261.1991.tb03746.x .
  16. ^ Браун, Стивен Дж .; Goetzmann, William N .; Хираки, Такато; Шириши, Нориёси; Ватанабэ, Масахиро (февраль 2003 г.). «Настроения инвесторов в ежедневных потоках паевых инвестиционных фондов Японии и США» . Рабочий документ NBER № 9470 . DOI : 10,3386 / w9470 .
  17. ^ Мрачные инвесторы фонда - MarketWatch
  18. ^ Бейкер, Малькольм; Вурглер, Джеффри (2004). «Возникающие и исчезающие дивиденды: связь со стимулами в сфере общественного питания» (PDF) . Журнал финансовой экономики . 73 (2): 271–288. DOI : 10.1016 / j.jfineco.2003.08.001 . S2CID 18519141 .  
  19. ^ Элизабет Симоэс Виейра (2011-10-18). «Настроения инвесторов и реакция рынка на новости о дивидендах: европейские данные». Управленческие финансы . 37 (12): 1213–1245. DOI : 10.1108 / 03074351111175100 . hdl : 10773/6575 . ISSN 0307-4358 . 
  20. ^ Кумар, Алок; Ли, Чарльз Мак (01.10.2006). «Настроения розничных инвесторов и доходность». Журнал финансов . 61 (5): 2451–2486. DOI : 10.1111 / j.1540-6261.2006.01063.x . ISSN 1540-6261 . 
  21. ^ Юнгквист, Александр; Сингх, Радждип; Нанда, Викрам К. (06.11.2003). «Горячие рынки, настроения инвесторов и цены на IPO». Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук. SSRN 282293 .  Cite journal requires |journal= (help)
  22. ^ Груллон, Густаво; Канатас, Джордж; Уэстон, Джеймс П. (2004-04-01). «Реклама, широта владения и ликвидность». Обзор финансовых исследований . 17 (2): 439–461. DOI : 10.1093 / RFS / hhg039 . ISSN 0893-9454 . 
  23. ^ Chemmanur, Thomas J .; Ян, Ан (14 января 2010 г.). «Реклама, признание инвесторов и доходность акций» . Серия рабочих документов SSRN . DOI : 10.2139 / ssrn.1536753 . ISSN 1556-5068 . 
  24. ^ «Опросы потребителей» . www.sca.isr.umich.edu . Проверено 26 апреля 2016 .
  25. ^ "Индекс доверия потребителей® | The Conference Board" . www.conference-board.org . Проверено 26 апреля 2016 .
  26. ^ "Индекс оптимизма инвесторов UBS / Gallup" . ciser.cornell.edu . Проверено 26 апреля 2016 .
  27. ^ Браун, Грегори У .; Клифф, Майкл Т. (01.01.2005). «Настроения инвесторов и оценка активов». Журнал бизнеса . 78 (2): 405–440. CiteSeerX 10.1.1.196.6127 . DOI : 10.1086 / 427633 . JSTOR 10.1086 / 427633 .  
  28. ↑ Певица, Элеонора (01.01.2002). «Использование стимулов для уменьшения количества неполученных ответов в обследованиях домашних хозяйств» . Cite journal requires |journal= (help)
  29. ^ а б Дугал, Кейси; Энгельберг, Джозеф; Гарсия, Диего; Парсонс, Кристофер А. (2012-03-01). «Журналисты и фондовый рынок». Обзор финансовых исследований . 25 (3): 639–679. DOI : 10.1093 / RFS / hhr133 . ISSN 0893-9454 . 
  30. ^ Ахерн, Кеннет R .; Сосюра, Денис (24.01.2015). «Ходят слухи: сенсация в финансовых СМИ». Обзор финансовых исследований . 28 (7): 2050–2093. CiteSeerX 10.1.1.650.9703 . DOI : 10.1093 / RFS / hhv006 . ISSN 0893-9454 .  
  31. ^ Тетлок, Пол С. (2007-06-01). «Предоставление содержания настроениям инвесторов: роль СМИ на фондовом рынке». Журнал финансов . 62 (3): 1139–1168. DOI : 10.1111 / j.1540-6261.2007.01232.x . ISSN 1540-6261 . 
  32. ^ Чжан, Сюэ; Фуэрес, Хауке; Глор, Питер А. (01.01.2011). «Прогнозирование индикаторов фондового рынка через Twitter« Надеюсь, это не так плохо, как я боюсь » » . Процедуры - социальные и поведенческие науки . 2-я конференция по совместным инновационным сетям - COINs2010. 26 : 55–62. DOI : 10.1016 / j.sbspro.2011.10.562 .
  33. ^ Боллен, Йохан; Мао, Хуина; Цзэн, Сяо-Цзюнь (2011). «Твиттер-настроение предсказывает фондовый рынок». Журнал вычислительной науки . 2 (1): 1–8. arXiv : 1010.3003 . DOI : 10.1016 / j.jocs.2010.12.007 . ISSN 1877-7503 . S2CID 14727513 .  
  34. ^ Нассери, Аля Аль; Такер, Аллан; Чезаре, Серхио де (2014-10-08). Джероски, Сашо; Панов, Панче; Кочев, Драги; Тодоровски, Люпчо (ред.). Анализ больших данных StockTwits для прогнозирования настроений на фондовом рынке . Конспект лекций по информатике. Издательство Springer International. С. 13–24. DOI : 10.1007 / 978-3-319-11812-3_2 . ISBN 9783319118116.
  35. ^ Sprenger, Timm O .; Тумасян, Андраник; Sandner, Philipp G .; Велпе, Изабель М. (01.11.2014). «Твиты и сделки: информационное содержание фондовых микроблогов». Европейский финансовый менеджмент . 20 (5): 926–957. DOI : 10.1111 / j.1468-036x.2013.12007.x . ISSN 1468-036X . 
  36. ^ Ранко, Габриэле; Алексовский, Дарко; Калдарелли, Гвидо; Грчар, Миха; Мозетич, Игорь (21.09.2015). «Влияние настроений в Твиттере на доходность акций» . PLOS ONE . 10 (9): e0138441. arXiv : 1506.02431 . Bibcode : 2015PLoSO..1038441R . DOI : 10.1371 / journal.pone.0138441 . ISSN 1932-6203 . PMC 4577113 . PMID 26390434 .   
  37. ^ Габровшек, Питер; Алексовский, Дарко; Мозетич, Игорь; Грчар, Миха (24 февраля 2017 г.). «Настроения в Твиттере по поводу событий с объявлением о доходах» . PLOS ONE . 12 (2): e0173151. arXiv : 1611.02090 . Bibcode : 2017PLoSO..1273151G . DOI : 10.1371 / journal.pone.0173151 . ISSN 1932-6203 . PMC 5325598 . PMID 28235103 .   
  38. ^ Karabulut, Yigitcan (2013-08-13). «Может ли Facebook предсказать активность фондового рынка?». Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук. SSRN 1919008 .  Cite journal requires |journal= (help)
  39. ^ Петерсон, Ричард (2016-03-21). Торговля на настроениях: сила разума над рынками . Джон Вили и сыновья. ISBN 9781119122760.
  40. ^ Хотхо, Андреас; Нюрнбергер, Андреас; Паас, Герхард (01.01.2005). «Краткий обзор интеллектуального анализа текста». LDV Forum - Журнал GLDV по компьютерной лингвистике и языковым технологиям . CiteSeerX 10.1.1.153.6679 . 
  41. ^ Саймон, Герберт А. (1955-01-01). «Поведенческая модель рационального выбора» . Ежеквартальный журнал экономики . 69 (1): 99–118. DOI : 10.2307 / 1884852 . JSTOR 1884852 . 
  42. ^ Прейс, Тобиас; Ров, Хелен Сюзанна; Стэнли, Х. Юджин (25 апреля 2013 г.). «Количественная оценка торгового поведения на финансовых рынках с помощью Google Trends» . Научные отчеты . 3 : 1684. Bibcode : 2013NatSR ... 3E1684P . DOI : 10.1038 / srep01684 . ISSN 2045-2322 . PMC 3635219 . PMID 23619126 .   
  43. ^ Курм, Честер; Прейс, Тобиас; Стэнли, Х. Юджин; Ров, Хелен Сюзанна (12.08.2014). «Количественная оценка семантики поискового поведения до движения фондового рынка» . Труды Национальной академии наук . 111 (32): 11600–11605. Bibcode : 2014PNAS..11111600C . DOI : 10.1073 / pnas.1324054111 . ISSN 0027-8424 . PMC 4136609 . PMID 25071193 .   
  44. ^ a b c Бордино, Илария; Баттистон, Стефано; Калдарелли, Гвидо; Кристелли, Матье; Укконен, Антти; Вебер, Ингмар (19 июля 2012 г.). «Поисковые запросы в Интернете могут предсказать объемы фондового рынка» . PLOS ONE . 7 (7): e40014. arXiv : 1110,4784 . Bibcode : 2012PLoSO ... 740014B . DOI : 10.1371 / journal.pone.0040014 . ISSN 1932-6203 . PMC 3400625 . PMID 22829871 .   
  45. ^ Kristoufek, Ладислав (2013-09-19). "Могут ли поисковые запросы Google Trends способствовать диверсификации рисков?" . Научные отчеты . 3 : 2713. arXiv : 1310.1444 . Bibcode : 2013NatSR ... 3E2713K . DOI : 10.1038 / srep02713 . ISSN 2045-2322 . PMC 3776958 . PMID 24048448 .   
  46. ^ Димпфл, Томас; Янк, Стефан (2012-06-06). «Могут ли поисковые запросы в Интернете помочь предсказать волатильность фондового рынка?». Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук. SSRN 1941680 .  Cite journal requires |journal= (help)
  47. ^ Прейс, Тобиас; Рейт, Дэниел; Стэнли, Х. Юджин (28 декабря 2010 г.). «Сложная динамика нашей экономической жизни в разных масштабах: выводы из данных поисковых запросов» . Философские труды Лондонского королевского общества A: математические, физические и инженерные науки . 368 (1933): 5707–5719. Bibcode : 2010RSPTA.368.5707P . DOI : 10,1098 / rsta.2010.0284 . ISSN 1364-503X . PMID 21078644 .  
  48. ^ a b Смит, Джеффри Питер (2012-06-01). «Поисковая активность Google в Интернете и прогнозирование волатильности на рынке иностранной валюты». Письма о финансовых исследованиях . 9 (2): 103–110. DOI : 10.1016 / j.frl.2012.03.003 .
  49. ^ a b c Кристофек, Ладислав (1 января 2013 г.). «Биткойн встречается с Google Trends и Википедией: количественная оценка взаимосвязи между явлениями эпохи Интернета» . Научные отчеты . 3 : 3415. Bibcode : 2013NatSR ... 3E3415K . DOI : 10.1038 / srep03415 . ISSN 2045-2322 . PMC 3849639 . PMID 24301322 .   
  50. ^ «Анализ просмотров страниц» . tools.wmflabs.org . Проверено 26 апреля 2016 .
  51. ^ Ров, Хелен Сюзанна; Курм, Честер; Авакян, Адам; Kenett, Dror Y .; Стэнли, Х. Юджин; Прейс, Тобиас (2013-05-08). «Количественная оценка моделей использования Википедии до движения фондового рынка» . Научные отчеты . 3 : 1801. Bibcode : 2013NatSR ... 3E1801M . DOI : 10.1038 / srep01801 . ISSN 2045-2322 . PMC 3647164 .  
  52. ^ Эдманс, Алекс; Гарсия, Диего; Норли, Эйвинд (1 августа 2007 г.). «Спортивные настроения и доходность акций». Журнал финансов . 62 (4): 1967–1998. CiteSeerX 10.1.1.323.2017 . DOI : 10.1111 / j.1540-6261.2007.01262.x . ISSN 1540-6261 .  
  53. ^ Каплански, Гай; Леви, Хаим (01.02.2010). «Настроения и котировки акций: случай авиационной катастрофы». Журнал финансовой экономики . 95 (2): 174–201. DOI : 10.1016 / j.jfineco.2009.10.002 . S2CID 141066554 . 
  54. ^ Ахтари, Митра (29 мая 2011). «Переоценка погодного эффекта: цены на акции и погода на Уолл-стрит» . Обзор экономики бакалавриата . 7 (1).
  55. ^ Хиршлейфер, Дэвид; Шамуэй, Тайлер (01.01.2003). «Добрый день, солнце: возврат акций и погода». Журнал финансов . 58 (3): 1009–1032. DOI : 10.1111 / 1540-6261.00556 . JSTOR 3094570 . 
  56. ^ Цао, Мелани; Вэй, Джейсон (01.06.2005). «Доходность фондового рынка: заметка о температурной аномалии». Журнал "Банковское дело и финансы" . 29 (6): 1559–1573. DOI : 10.1016 / j.jbankfin.2004.06.028 .
  57. ^ Камстра, Марк Дж .; Крамер, Лиза А .; Леви, Морис Д. (2003-10-01). "Зимний блюз: ПЕЧАЛЬНЫЙ цикл фондового рынка". Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук. SSRN 208622 .  Cite journal requires |journal= (help)
  58. ^ Чжэн, Лу; Юань, Кэти; Чжу, Цяоцяо (05.09.2001). «Инвесторы поражены луной? - Лунные фазы и доходность акций». Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук. SSRN 283156 .  Cite journal requires |journal= (help)
  59. ^ Дичев, Илья Д .; Джейнс, Трой Д. (2001-08-01). «Эффекты лунного цикла в доходности акций». Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук. SSRN 281665 .  Cite journal requires |journal= (help)
  60. ^ Роботти, Чезаре; Кривелева, Аня (01.10.2003). «Игра в поле: геомагнитные бури и фондовый рынок». Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук. ССРН 375702 .  Cite journal requires |journal= (help)
  61. ^ «Определение децентрализованного рынка» .
  62. ^ «Коэффициенты открытых позиций Oanda Forex» .
  63. ^ "Индекс настроения SWFX" .
  64. ^ "Индекс настроений брокеров в реальном времени ForexBold" .
  65. ^ Финберг, Рон (2014-05-18). «Окончательный отчет о прибыльности розничной торговли на рынке Форекс в США за 1 квартал 2014 года» . forexmagnates.com . Магнаты Форекс . Проверено 19 июля 2014 года . CS1 maint: discouraged parameter (link)
  66. ^ "Белая книга по торговле настроениями" (PDF) .