論文題目：

“Investor Sentiment Aligned: A Powerful Predictor of StockReturns”, Review of Financial Studies 28,2015, 791–837

論文影響力：

本文被ESI評選為2016-2019年度高影響力論文（Top Papers）、高被引用論文（Highly Cited Papers）;被Reviewof Financial Studies官網評為2015-2016年度最高閱讀論文（MostRead Papers）和最高被引用論文（Highly Cited Papers）;還被SSCI，CFADigest, Alpha Architect, ValueWalk，經濟金融網等媒體網站轉載報道。

論文簡介

本文使用機器學習和金融大數據提出一個全新改進的投資者情緒的指數，并研究過度樂觀或悲觀的投資者情緒對資産價格的影響，發現過于樂觀的投資者會買入股票，從而推高資産價格。由于這種情緒驅動資産價格高估并不能得到基本面的支撐，股價最終會回落。

投資者情緒是研究資産價格泡沫和投資實踐的核心解釋變量，但投資者情緒不能直接觀測。本文使用前沿的偏最小二乘算法和金融市場交易大數據變量構造了一個全新的投資情緒指數。這一新的情緒指數給那些對投資者情緒敏感的代理變量被給以較高的權重，反之，給予較小的權重。這一情緒指數可以有效的提取情緒代理變量中有用的投資者情緒信息，并去除公共或個體噪音的不利影響。

本文發現投資者情緒可以強有力地預測股票市場收益。高情緒預測低未來市場收益，低情緒預測高未來市場收益。基于投資者情緒的擇時策略可以每年帶來額外約4%的超額收益。投資者情緒還可以顯著預測投機性較強的科技股、小股票、增長股、垃圾股等風格組合。投資者情緒的預測能力主要集中在高情緒期和熊市。情緒還可以預測股利、盈餘和GDP等現金流指标。同時，投資者情緒的股票收益預測能力和它的現金流預測能力相關。本文因此認為投資者情緒的預測能力來自投資者對未來的現金流的預期過于樂觀的預期。

作者簡介：

姜富偉，bevictor伟德官网副教授、博士生導師、青年龍馬學者，新加坡管理大學金融學博士，FRM，廈門大學金融學碩士。主要研究方向包括金融科技，機器學習，行為金融，資産定價，投資管理等。曾在Review of Financial Studies，Journal of FinancialEconomics, Journal of Banking and Finance, Journal of International Money andFinance, Journal of Portfolio Management，《金融研究》等重要期刊發表多篇學術論文。曾獲得WRDS最佳論文獎、CFA最佳論文獎、Emerald優秀論文獎、《金融研究》優秀論文獎、TCFA最佳論文獎等學術獎項。