大数据系列(4)重大事件以外的新闻

www.chinastock.com.cn 证券研究报告 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明 [table_research] 金融工程报告●深度报告 2022年3月25日 [table_main] 行业深度报告模板 大数据系列(4)重大事件以外的新闻 核心观点:  整个新闻事件正负面新闻对于市场影响不同。对于整个新闻事件来说，盘前正面新闻当天的市场表现涨跌均占一定比例，所以“正面”的标签对于股市的影响并没有明显的方向性，而盘中的正面新闻与当天市场表现有一定正向关系，结合当天股市表现特别是高响应情形进行投资（无论盘前还是盘中），均有一定收益；对于负面新闻，无论是盘前还是盘后，策略收益和胜率随着相应程度的不同在上升。  剔除重大新闻事件后负面新闻仍有一定的投资参考意义。在剔除个股的重大新闻事件后，对于正面新闻无论是盘前还是盘后，剩下的事件没有表现出与之前可比的投资性，但事件后续收益存在着明显的反转效应，即：新闻事件当天的行情与后续行情存在明显的负相关，而且随着事件响应程度的不同，收益和胜率呈现出较明显的单调性变化。而对于负面新闻来说，在剔除重大事件之后，无论是盘前还是盘后收益仍为正，而且胜率大于50%，但随着响应程度的不同，胜率并没有表现出明显的单调性变化。 分析师 吴俊鹏 ：010-83574554 ：wujunpeng@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130517090001 相关研究 [table_report] 《大数据系列(1):舆情事件特征分析》 《大数据系列(2):舆情事件收益分析》 《大数据系列(3):新闻事件收益分析》 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 2 [table_page1] 金融工程报告/基金研究 目 录 一、全部新闻事件概述 .............................................................................. 3 （一）盘前正面新闻事件 ........................................................................... 4 （二）盘中正面新闻事件 ........................................................................... 6 （三）盘前负面新闻事件 ........................................................................... 7 （四）盘中负面新闻事件 ........................................................................... 8 二、剔除重大事件的新闻事件 ........................................................................ 9 （一）不同类型事件剔除重大事件后变现 ............................................................ 12 （二）剔除重大事件前后对比 ...................................................................... 17 三、结语 ........................................................................................ 19 四、风险提示 ..................................................................................... 19 8YiXlX9ZaXiYlUaXnU9PaO7NsQpPnPpNlOqQpMeRmOqO6MqRnNNZtOxOMYmPnQ 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 3 [table_page1] 金融工程报告/基金研究 本文是大数据系列的第四篇，继续对新闻事件进行分析。在第三篇《大数据系列(3):新闻事件收益分析》使用新闻事件来分析股票的市场表现。新闻事件属于非结构化数据类型，需要将其进行清洗转化成结构化数据进行应用，对于文本类型数据借助算法、人工标注等方式。通常新闻类数据供应商会对新闻进行大类分类及情感标注等，而对于财经新闻类，需要更细化的结构化处理，比如专门涉及风险事件库等。 对于财经类新闻，其中必然包含相当一部分是涉及公司本身的重大事件，比如业绩快报业绩预告、担保事件、停牌、分红、股权激励等。这种属于已处理好部分“财经类新闻”的机构化数据，可以进行更加细致的分析。本文的出发点就是，对于财经类新闻在去除已结构化的股票重大事件后，剩余的财经类新闻事件是否具有投资价值。 为前后一致，本文分成两部分，第一部分是全部新闻事件的股市表现统计，第二大部分是将股票重大事件剔除后的新闻事件的股市表现统计。关于如何界定新闻事件与之前发布的报告一致，不再赘述。同样本文对于新闻大类划分从非交易时间和交易时间（即盘前盘中）、正面负面两个维度共四类进行分析。 一、全部新闻事件概述 本篇新闻分析时对于当天涨跌停的事件均予以扣除。下表是识别出事件分年度数量统计。 表1：全部新闻事件统计 资料来源：Wind,中国银河证券研究院 表中Mode数值意义如下： 1：盘前正面新闻事件 2：盘中正面新闻事件 3：盘前负面新闻事件 4：盘中负面新闻事件 5：全部正面新闻事件 6：全部负面新闻事件 7：全部盘前新闻事件 8：全部盘中新闻事件 下文关于Mode均按此定义。下表是识别出事件中所涉及股票数量分年度统计。 表2：全部新闻事件公司数量统计 ModeALL2013201420152016201720182019202020211314523518441443528756356879376649041659218570012691055309434714056196426571004349358704121094322772286202713092213665453467312045603737607075451067178273354470035302426137306782092715322690924006555478971752133831243095262414068227155934779463738332325047683778287681660425386667582675022819661574405444344787327547641668 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 4 [table_page1] 金融工程报告/基金研究 资料来源：Wind,中国银河证券研究院 新闻事件基本覆盖一半左右A股。整体来看，非交易时段（盘前）正面新闻事件、交易时段（盘中）正面新闻事件、非交易时段（盘前）负面新闻事件、交易时段（盘中）负面新闻事件、（盘前和盘中）正面新闻事件和（盘前和盘中）负面新闻事件相应当天T日收益均值如下图所示，交易时段（盘中）新闻事件影响更大一些。图中柱状图上标记的是新闻事件个数。 图 1：不同新闻类型T日收益 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 （一）盘前正面新闻事件 与上篇报告方法一样，给出四种不同交易策略：1Long做多、2Short做空、3Pchg(按照新闻事件当天股价的涨跌方向来确定交易方向)、4NewsSame。“NewsSame”策略只在前四种新闻事件模式中采用，对于正面类事件，仅当新闻事件当天股价上涨时做多，其它情况不交易，对于负面类事件，仅当新闻事件当天股价下跌时做空，其它情况不交易。 图中给出的4种策略的收益和胜率。我们看到Long策略一直收益为负，而采取“Pchg”策略收益为正，直接采用“Short”策略收益和胜率更高。 图 2：不同策略收益及胜率-盘前正面新闻事件 ModeALL20132014201520162017201820192020202112547351122815198916761736126714718772225508336041465118511958489555613400256278854812501151107332513799284241693169365213454369347672948493526233515271230220419261975161217671145640246771023731154213241288329938312940740125931631121723072103215833973872311582761193113881817181418141114021707939全部A股246825922808303434673566375041114663 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 5 [table_page1] 金融工程报告/基金研究 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 与上篇报告方法一样，将新闻事件T日当天市场的响应情况分成10组进行分析。“Bottom”代表响应最低组，“Top”代表响应最高组。“NL”代表左边三种策略“Long”、“Short”和“Pchg”统计的事件数，NR代表“NewsSame”策略统计的事件数。 对于“Bottom”组，事件T日后1到10个交易日的胜率没有差别，“Long”、“Pchg”和“NewsSame”策略均如此。而对于 “Top”组“Pchg”策略胜率均超50%，而且“Top”组有明显的正向收益。虽然“Short”策略胜率超50% ，“Bottom”组和“Top” 组无明显收益。 表3：不同响应组不同策略收益胜率-盘前正面新闻事件 资料来源：Wind,中国银河证券研究院 对于盘前正面新闻事件响应从低到高的10组，2个交易日的收益和胜率如下图所示。对于“Pchg”9、10组有明显的收益和胜率。同时“Short”胜率均在50%以上。 而对“Long”组胜率均低于50%，这也就意味着“正面”新闻（非交易时段）的标签，特别是从对股市影响来说，没有特别明显的参考意义。 图 3：盘前正面10组响应-T2-收益 图 4：盘前正面10组响应-T2-胜率 1D2D5D10D-0.4-0.20.00.20.4收益 Long Short Pchg NewsSame0.400.450.500.550.60 Long Short Pchg NewsSame胜率收益胜率收益胜率收益胜率收益胜率T1-0.060.450.060.550.050.5031451462-0.020.45T2-0.040.450.040.55-0.020.5131451462-0.060.46T5-0.030.450.030.550.000.5131451462-0.030.46T100.150.46-0.150.54-0.010.50314514620.150.46T10.000.450.000.540.780.52314721020.580.48T20.010.44-0.010.561.020.53314721020.760.47T5-0.030.430.030.571.170.51314721020.850.45T10-0.050.430.050.571.030.51314721020.730.46NewsSameBottomTopNLNRLongShortPchg 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 6 [table_p