社交媒体与股市（完）争议与展望

Social Media and the Stock Market: Discussions and Concluding Remarks 

这个系列主要基于行为金融学理论，以及相关实证发现，例如社交媒体用户的情绪、注意力和意见分歧与市场变量之间的关联。但这并不意味着传统金融理论—有效市场假说（EMH）在这一领域不成立。

“有效市场”基于传统金融学的假设：投资人的决策是理性的，会根据自己掌握的相关信息来做决定。也就是说，投资决策只由可获得的信息来驱动，而不会受其他因素影响。因此，股票价格反映的是所有可获得的信息，一旦有新的信息出现，价格会迅速作出调整。

事实上，早期的一些研究，如 Tumarkin & Whitelaw（2001），考察Raging Bull讨论区留言板上的消息，没有发现这些留言具有预测股市走向的能力，因为它们没有提供新的信息。这个结果更接近EMH的观点。

可以说，行为金融学与有效市场假说从不同角度帮助我们理解社交媒体与资本市场的关系。两个理论相互补充，让我们更加全面地认识投资者行为与市场价格形成机制。

从行为金融学与传统金融学延伸出来的一个尚未解决的争论是：社交媒体情绪是“噪声”还是有用的信息。如果是“噪声”，它会短暂影响股价，使其偏离基本价值。股价随后会逆转回落，因此长期来看，情绪不影响价格。之前讨论的实证文章大多支持这个结论。

如果情绪是一种有用的信息，基于有效市场假说，它会帮助价格趋向基本价值。因此，即使情绪过后，股价也不会逆转。这个说法同样得到实证研究的支持。例如，Gu & Kurov（2020）发现，Twitter上的情绪能够预测股票收益，而且这种预测不会被之后的价格反转完全抵消。他们认为，情绪中包含了诸如分析师评分、盈利预测等有价值的信息。

另外，Chen等四位学者（2014）在分析专门面向投资者的专业平台 Seeking Alpha后发现，平台上的集体情绪不仅可以预测短期股票收益，也能预测长期收益以及额外收益。他们认为，这个专业平台上的情绪是一种有用的信息。

文章到了这里，已接近结尾。你也许会问，既然社交媒体的情绪、关注点、分歧等因素与股市有关，如果将这些因素纳入交易模型，据此交易，会不会盈利呢？

Tetlock（2007）曾做过实验，他把情绪作为参数放入交易模型来进行交易。他发现确实可以获得额外收益。不过他也承认，在计算收益时并没有考虑交易成本和税收。因此，对散户来说是不是可行，还不好下结论。

那么，如果是大机构呢，如果在AI算法普及之后呢？就留待读者去思考吧。

最后，一些与本系列有关的重要问题，当前的研究还很有限，例如，社交媒体与股市之间是因果关系吗？目前的实证结果大多显示的是二者呈现关联性。要想得出它们之间是因果关系，这一较强的关联，就需要找出内在机制，即媒体是通过什么路径而导致市场变化的。

至于怎样看待平台上的虚假消息，平台情绪是否会蔓延到其他市场，从而影响虚拟货币、债券、大宗商品、以及外汇市场，这些问题也有待于未来的探索。

文章到此就结束了。如果你身边有对这一主题感兴趣的学生或学者，这个系列或可作为入门综述，欢迎分享。

主要参考文献：

Chen, H., De, P., Hu, Y., Hwang, B-H. 2014. Wisdom of crowds: The value of stock opinions transmitted through social media. The Review of Financial Studies 27(5), 1367-1403.    

Gu, C., Kurov, A. 2020. Informational role of social media: Evidence from Twitter sentiment. Journal of Banking & Finance 121, 105969.

Tumarkin, R., Whitelaw, R.F. 2001. News or noise? Internet message board activity and stock prices. Financial Analysts Journal 57(3), 41-51.