Исследование показывает, что финансовые новости могут предсказывать направление движения рынков, а не только сообщать о них. Доктор Джастин Дж. Кейс из Университета Окленда и профессор Адам Клементс из Технологического университета Квинсленда доказали, что использование статей из The Wall Street Journal позволяет более точно прогнозировать волатильность фондового рынка по сравнению с другими распространёнными методами.
Основные выводы исследования:
* Волатильность — это общепринятый показатель финансовых рисков. Точное прогнозирование этого риска позволяет инвесторам принимать стратегические решения для защиты своих вложений до того, как произойдут изменения на рынке.
* Исследователи использовали более 1,1 миллиона статей из The Wall Street Journal, опубликованных между январём 2000 года и декабрем 2022 года. Они проанализировали язык, используемый в бизнес-отчётах, и связали его с колебаниями индекса S&P 500.
* Исследование показало, что новостные тексты предлагают перспективный взгляд на рыночные условия в режиме реального времени, предоставляя более точные сигналы о рисках, чем ретроспективные данные, обычно используемые в экономическом прогнозировании.
* Исследователи применили алгоритм машинного обучения к новостным статьям, сортируя текст по темам и анализируя их наряду с высокочастотными данными по индексу S&P 500.
* Они обнаружили, что новостные материалы тесно связаны с движениями волатильности фондового рынка. Анализируя бизнес-новости, можно определить как темы, так и конкретные события, влияющие на волатильность фондового рынка.
Практическое применение
Исследователи использовали свои прогнозы на основе новостей в моделируемой инвестиционной стратегии. Стратегия предусматривала увеличение инвестиций, когда ожидалось, что рынок будет стабильным, и уменьшение инвестиций, когда ожидалось, что рынок будет волатильным. Этот подход, использующий новости, улучшил инвестиционные показатели, с доходностью, скорректированной на риск, выше, чем у традиционной стратегии «купи и держи» и стратегии, использующей стандартные прогнозы волатильности.
Наиболее связанные с волатильностью рынка темы новостей:
* активность на фондовом рынке;
* финансовые институты;
* экономические шоки;
* государственная политика.
Интересно, что исследователи также определили несколько тем новостей, связанных с менее волатильным фондовым рынком. В частности, внимание СМИ к корпоративным слияниям и поглощениям связано со снижением волатильности. Это говорит о том, что увеличение новостей о слияниях и поглощениях совпадает с ростом уверенности в экономических условиях.
Исследование также показало, что спортивные новости связаны с менее волатильным рынком. Это можно интерпретировать как эффект отвлечения внимания, когда повышенное внимание к неэкономическим новостям совпадает с более низкой волатильностью фондового рынка.
Наконец, исследователи изучили, может ли большая языковая модель ChatGPT прогнозировать влияние новостей на волатильность рынка. Хотя ChatGPT показывает некоторую способность извлекать информацию о волатильности из заголовков новостей, исследование показало, что его прогнозирующая способность уступает подходу исследователей на более длинных горизонтах.
Результаты исследования опубликованы в SSRN Electronic Journal.