另类视角看资产配置之一：从推特理解“涨跌还看特朗普”

谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 1 证券研究报告 固定收益研究/深度研究 2020年01月15日 张继强 执业证书编号：S0570518110002 研究员 zhangjiqiang@htsc.com 张健 010-56793949 联系人 zhangjian014971@htsc.com 1《固定收益研究: 现金管理类产品统一监管的深远影响》2020.01 2《固定收益研究: 交投平台仍存相对价值》2020.01 3《固定收益研究: 美元体系“后时代”》2020.01 从推特理解“涨跌还看特朗普” 另类视角看资产配置之一 核心观点 我们使用特朗普自 2017 年以来发送的推特，通过分析对应时间上海金价波动率、结合机器学习算法进行文本分析两种方式，构造了两个“推特波动率”，并用于观察市场短期情绪及判断黄金走势。总体而言，我们构造的两个“推特波动率”都与黄金价格显现出了较高的相关性，这与“推特波动率”实际是政策不确定性的影子指标这一本质密切相关，背后有“市场反应强度变化→市场预期不确定性变化→避险资产价格变化”的完整逻辑链条支撑。短期情绪面上，市场风险偏好有一定改善迹象，但从中长期逻辑而言，我们对黄金仍偏乐观。 数据概览：近万条推特给出的“用户画像” 我们的数据源为 2017 年 1 月 1 日-2020 年 1 月 7 日期间，特朗普合计发布的 8887 条原创推特。从日均发送条数来看，自入主白宫以来，特朗普在推特上的活跃度逐渐提升。从“喜欢”与转推数来看，特朗普在网民中的支持率总体稳定，近期有所回升。从用词来看，特朗普推特“词库”相对直接，“直来直去”的消息发布往往包含贸易、货币政策、地缘政治等方面的关键词，进而扰动市场情绪。此外，2019 年下半年以来，特朗普使用较敏感关键词的频率明显上升，给市场带来了较多扰动。 小试牛刀：怎样量化评估推特的“影响力”？ 我们从受特朗普推特影响大、影响因素少、交易时间长等标准出发，挑选上海金展开分析。我们计算推特发送前后各 5 分钟上海金价变化的波动率，并用此构造“推特实际波动率”，来衡量推特“影响力”的大小。发现上海金价与这一指标相关性较高，背后还有完整逻辑支撑：“推特波动率”较高→市场对特朗普所发推特反应较剧烈→市场认为政策不确定性有所上升→黄金走势偏强，故对近期二者的背离也应加以关注。 更进一步：文本分析+机器学习=更具一般性的“推特波动率” 按对应 10 分钟波动率大小划分出的两个子样本在统计上与内容上有明显差异，从侧面验证了这一划分方式有一定合理性。故我们从内容出发，使用推特文本提取重要关键词+使用随机森林算法分类的方式，对样本中的所有推特构造“推特隐含波动率”，以充分利用数据源，并部分消除“自已验证自己”的嫌疑。“推特隐含波动率”与上海金价同样具有一定相关性，这与“推特实际波动率”的观察结果基本一致，但二者又有单位与波动性上的区别。“推特隐含波动率”与金价的分化可能反映市场主题由贸易、货币政策切换为美伊等地缘冲突，但仍需重点关注。 因子浅析：“推特波动率”实际是政策不确定性的影子指标 度量“不确定性”，一直是资产配置中的重要话题。近年来，使用文本分析的方法度量政策不确定性逐渐走上前台，政策不确定性指数就是重要一例。而对比“推特波动率”与近年来市场常用的政策不确定性指数，可发现二者有一定交叉验证的关系，这无疑同时增加了二者的可信度。 市场启示：“推特波动率”下降→风险偏好回升 or 交易主题切换？ 近期两个“推特波动率”都出现下降，表明上海金市场对特朗普推特表态略有“脱敏”，同时特朗普近期谈及敏感问题的次数有所降低。前者指向风险偏好回升，而后者指向交易主题切换，应注意应对方式的差异。但无论如何，“推特波动率”都提供了一个观察市场短期情绪的良好工具，需要将其与长期逻辑结合起来，短期看，市场风险偏好已有好转迹象，但从中长期逻辑而言，我们对黄金仍维持偏乐观的判断。 风险提示：推特数据有局限性，模型设定偏误，交易主题或推特内容改变 相关研究 固定收益研究/深度研究 | 2020 年 01 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 2 正文目录 研究背景：怎样定量理解“涨跌还看特朗普”？ ................................................................... 3 数据概览：近万条推特给出的“用户画像” .......................................................................... 4 从网民互动看特朗普支持率 ....................................................................................... 4 特朗普的“推特词库”近期发威了么？ ......................................................................... 5 小试牛刀：怎样量化评估推特的“影响力”？ ...................................................................... 7 更进一步：文本分析+机器学习=更具一般性的“推特波动率” .......................................... 10 方法简述：关键词提取+随机森林建模 .................................................................... 10 指标设计：仿照“推特实际波动率”进行推广 ............................................................. 12 因子浅析：“推特波动率”实际是政策不确定性的影子指标............................................... 13 市场启示：“推特波动率”下降→风险偏好回升 or 主题切换？ ......................................... 14 风险提示 .................................................................................................................. 14 固定收益研究/深度研究 | 2020 年 01 月 15 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 3 研究背景：怎样定量理解“涨跌还看特朗普”？ 从 2016 年特朗普当选美国总统以来，全球大类资产表现出现了新的影响因子：2017 年初是以“再通胀”为主题的“特朗普交易”，2018-2019 年是美国与全球各国的贸易摩擦，以及在特朗普施压及贸易、政治等多重不确定性下的美联储转松，都给股、债、商品等各类资产的表现造成了明显影