“策略使用来自S&P 500新闻情绪的情绪贝塔指标，通过买入高情绪贝塔股票、卖空低情绪贝塔股票构建投资组合，并每月重新平衡，以市值加权。”
资产类别：股票 | 地区：美国 | 频率：每月 | 市场：股票市场 | 关键词：情绪、贝塔
I. 策略概述
该策略目标为在NYSE、AMEX和Nasdaq上市的股票，价格在5至1000美元之间，且具有正的账面权益。每月，构建市场情绪指数（Market Emotion Index, MEI），公式为：
MEI = (Excitement − Anxiety) / (Excitement + Anxiety)
情绪指标基于21家报纸关于S&P 500的情绪相关词汇统计。
通过滚动60个月的回归分析，估算股票的情绪贝塔（emotion beta），控制市场因子（MKT）、小盘减大盘因子（SMB）以及高账面市值比减低账面市值比因子（HML）。将股票按情绪贝塔绝对值分为五个组，最高组（情绪贝塔最高）为第5组，最低组为第1组。策略采用价值加权投资组合，买入第5组（高情绪贝塔），卖空第1组（低情绪贝塔），并每月调整组合。
II. 策略合理性
投资者往往与股票形成情感关系，影响其对风险和回报的认知。Kuhnen和Knutson（2011）研究表明，即使是经验丰富的投资者也会受到情绪的影响。Posner、Russell和Peterson（2005）指出，情绪强度（而非其正面或负面属性）驱动投资者行为。
高情绪效用的股票吸引更多投资，导致更高的回报；而低情绪效用的股票则相反。在牛市中，趋势追随者的兴奋情绪推高价格；在熊市中，逆向投资者的兴奋情绪产生价格上涨压力。这种现象与情绪或情感等行为因素不同，会导致过度买入压力和短期回报修正。
III. 论文来源
Anxiety, Excitement, and Asset Prices [点击浏览原文]
- Hasan, Shehub and Kumar, Alok and Taffler
<摘要>
本研究考察了内在情绪对投资组合决策和资产价格的影响。使用包含焦虑和兴奋相关关键词的新词典，测量市场情绪状态并计算公司层面对市场情绪变化的敏感性（即情绪贝塔）。研究发现，高情绪贝塔股票的表现优于低情绪贝塔股票，这种表现差异会在大约四个月内得到修正。
在1990年至2018年的样本期内，采用买入高情绪贝塔股票、卖空低情绪贝塔股票的多空策略，年化阿尔法收益率为4.92%。这种基于情绪的可预测性与已知的情绪、经济和政策不确定性、以及语气等定价效应显著不同。总体而言，研究表明，投资者与公司之间的情感联系被纳入资产定价中。
IV. 回测表现
| 年化收益率 | 6.68% |
| 波动率 | 13.06% |
| Beta | N/A |
| 夏普比率 | 0.51 |
| 索提诺比率 | N/A |
| 最大回撤 | N/A |
| 胜率 | N/A |
