Andrew
2021-04-26 15:27網(wǎng)課老師在這里舉例的時候說到，現(xiàn)在甚至可以使用網(wǎng)民們使用各類表情包的頻率和使用的語氣詞作為分析和建模中使用的因子（factor）。但參考行為經(jīng)濟學課程中的內(nèi)容，如果分析師和基金經(jīng)理真的這樣做，是否就更容易陷入framing bias中了呢？謝謝！
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1個回答
開開助教
2021-04-26 16:05
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同學你好，我覺得這兩者關系不大哈?；蛘咄瑢W你可以再詳細說說你的想法嗎？
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追問
在這一段，網(wǎng)課老師說，factor不但包括在reading 23中所說到的size、style、volatility等，甚至可以包括twitter和facebook上網(wǎng)民交談中的即時信息中的關鍵詞的“情緒”，以此作為定量模型中的建模依據(jù)。但我感覺這樣就會導致對市場情緒的判斷在一定程度上被網(wǎng)民交談時的語氣所誤導，也就是出現(xiàn)了行為經(jīng)濟學中所說的framing bias。
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追答
只能說一下我的想法，同學可以參考一下。如果讓分析師逐條去這些對話等等看是有可能的。但是要收集大量數(shù)據(jù)肯定得通過算法去處理，分類數(shù)據(jù)。比如說現(xiàn)在要把投資者的對未來市場的多空判斷作為factor，看看和股市收益有沒有什么關系。首先要通過爬蟲這樣的軟件去社交媒體、論壇、股吧等投資者經(jīng)常會表態(tài)的地方去爬數(shù)據(jù)，但像微信聊天，留言這樣的非標準化數(shù)據(jù)，模型肯定是識別不了的，必須通過一定的規(guī)則去給收集到的信息打標簽。比如通過對話中包含的關鍵詞對語句進行判斷這句話是看多還是看空，最后統(tǒng)計出來一個多空的比率（具體操作可能有說的不對的地方，但差不多就是這么個意思）。經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)給到模型其實就是一個量化的指標，因此應該不會收到framing bias的影響。
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