图目录

图1.1 特朗普总统的财经推文 004

图1.2 快乐计语料库中最快乐和最悲伤的词 007

图1.3 2021年前11个月的快乐指数 008

图1.4 股指期货收益率和快乐情绪指数 009

图1.5 四种策略在不同杠杆率的财富变动 014

图1.6 财经博客投资建议的累积剩余收益 016

图1.7 基于TRESS指标的市场中性组合绩效 017

图1.8 语调百分位数的时间序列 025

图1.9 从会议记录日开始基于语调变化的剩余收益 025

图1.10 内部数字信息的数量 028

图1.11 收益率最多的10大类事件 028

图1.12 1亿美元资管额的多头组合因子绩效分解 029

图1.13 基于情绪的收益和价差事件分析 031

图1.14 平均销售额的周时节效应和月时节效应 034

图1.15 基于电邮数据的交易信号绩效 035

图1.16 alpha-DNA数字化数据管理平台 036

图1.17 DRS十分位排序后公司收入超出市场预期的百分比 038

图1.18 基于DRS的市场中性组合累计收益率 038

图1.19 股票数量和移动应用程序用户数量 040

图1.20 十分位投资组合的平均收益 042

图1.21 基于汽车数量数据的零售业股票投资绩效 046

图1.22 交易策略的月投资绩效：市场择时与市场组合 049

图1.23 标普500指数成分公司价值观维度数量的分布 055

图1.24 基于投诉的五分位股票池的波动率和剩余收益波动率 078

图1.25 不同评级股票的风险敞口 082

图1.26 现有工作的十分位组合回报率 085

图1.27 谷歌国内趋势指数相对股市收益率的回归 088

图1.28 标普500指数和谷歌搜索情绪的年同比变化 088

图1.29 2021年的IAX指数 090

图1.30 IAI与VIX 090

图1.31 标普500指数与IAI和VIX指数的投资绩效 091

图2.1 玛莎百货的汽车计数和公司盈余 100

图2.2 每股盈余相对于市场估计和汽车数量的回归：2015.09-2019.03 101

图2.3 每股盈余相对于汽车数量和新闻情绪的回归：2015.09—2019.03 102

图2.4 累计汽车数量增长率与股价变动：CMG公司 103

图2.5 亚马逊和全食超市的公司航班信息 107

图2.6 沃尔玛的客流量和公司盈余 110

图2.7 每股盈余相对于市场共识和客流量的回归 111

图2.8 每股盈余相对于客流量、新闻情绪和推文情绪的回归 112

图2.9 公司收入、卖家数量和单位卖家销售金额年度增长率 114

图2.10 卖家指数 115

图2.11 亚马逊季度销售额的分解 116

图2.12 亚马逊销售额不同季度同比增长率 117

图2.13 季度销售额预测的时间线 118

图2.14 亚马逊销售额增长率预测的贝叶斯分析 119

图2.15 网络抓取的价格数据 121

图2.16 健身穿戴畅销品市场份额和平均售价（2015年第四季度至2017年第二季度） 122

图2.17 健身穿戴设备的平均售价 122

图2.18 运动相机的平均售价和产品数量 124

图2.19 根据价格区分的畅销产品份额 125

图2.20 指数化价格变化：GoPro对比标普500指数 125

图2.21 FINL的搜索指数 127

图2.22 全球三大体育用品品牌的搜索指数 128

图2.23 博柏利同店销售额和Eagle Alpha（EA）搜索指数 130

图2.24 博柏利同店销售额和公司股价 130

图2.25 CMG的招聘岗位增长率和同店销售额增长率 131

图2.26 CMG的搜索指数增长率和同店销售额增长率 132

图2.27 HubSpot的招聘岗位增长率和季度收入增长率 133

图2.28 HubSpot的搜索指数增长率和季度收入增长率 133

图2.29 2015年CFPB的汽车贷款和租车服务投诉次数 135

图2.30 2015年10月13日后一些汽车贷款机构的股价 136

图2.31 四款游戏发布首周的推文数量 138

图2.32 一些游戏发行首周的推文情绪 139

图2.33 露露乐蒙的同店销售额增长率和搜索指数增长率 140

图2.34 露露乐蒙在社交媒体中的提及量 140

图2.35 露露乐蒙的平均售价增长率 141

图3.1 非农就业非预期变动与美元/日元的变化率 146

图3.2 非农就业数据：基于推特的预测、市场预期和官方数据 147

图3.3 围绕非农就业公告的欧元/美元和美元/日元的日内交易绩效 148

图3.4 彭博新闻作为来源的欧元/美元汇率新闻 150

图3.5 每种货币的日均新闻报道数量 150

图3.6 新闻情绪分数和汇率周变化率：美元/日元 151

图3.7 新闻与趋势策略：信息比率和相关系数 152

图3.8 新闻和趋势策略：货币篮子 153

图3.9 新闻和趋势策略：货币篮子的年同比收益率 153

图3.10 美元/日元汇率：新闻量和隐含波动率 154

图3.11 波动率对新闻量的回归 154

图3.12 欧元/美元汇率的隔夜波动率 156

图3.13 欧元/美元汇率的隔夜波动率：FOMC会议新闻量的隐含波动率 156

图3.14 欧元/美元汇率隔夜波动率：FOMC会议和ECB会议 157

图3.15 美国债市情绪指标 158

图3.16 全球债市和汇市的情绪策略绩效 159

图3.17 联储沟通指数和美国10年期国债收益率的月度变化：2015—2017 162

图3.18 金融市场价格变化：2019年7月31日FOMC会议 164

图3.19 投资策略：简单持有对比市场择时 167

图3.20 非农就业公告日的NFP点击量 170

图3.21 地缘波动指数和汇率隐含波动率 174

图3.22 巴西宏观经济关注指数和新闻报道数量 175

图3.23 利用宏观经济“注意力”交易一篮子新兴市场货币 177

图3.24 欧元/美元外汇交易：2012—2018 178

图3.25 外汇即期收益与净流量之间的多元回归t-统计量 179

图3.26 欧元/美元汇率指数与欧元/美元资金流得分 180

图3.27 趋势和日流量策略的信息比率 180

图3.28 趋势和日流量策略的投资绩效 181

图3.29 欧元/美元买卖价差 183

图3.30 欧元/美元和美元/日元买卖价差：基于伦敦时间 183

图3.31 英镑/美元即期汇率和脱欧民意调查：1月11日—6月23日（2016年） 185

图3.32 英镑/美元的风险逆转指标以及英镑/美元的即期汇率 187

图3.33 英国脱欧前后的英镑/美元即期汇率隐含密度 188

图3.34 货币危机平均频率：2000—2017 190

图3.35 新兴市场货币抛售和外汇风险评分 191

图3.36 不同外汇投资策略的绩效 192

图3.37 贬值概率的累计分布 193

图3.38 英国PMI指数发布前后的英镑/美元汇率变动 195

图4.1 不同事件类型（特征）的相对重要性 204

图4.2 公告日前后的平均绝对收益率：2000—2016年 210

图4.3 玉米产量估计变化率：NASS对比NDVI 213

图4.4 美国五大PADD区域以及主要石油库存地点 218

图4.5 石油库存公告和油价：基准时段和以前时期的对比 223

图4.6 铜期货价格方向性变动预测的命中率和错失率：kNN方法 225

图4.7 价格和库存方向性变动预测的命中率和错失率：kNN方法 226

图4.8 基于室外铜库存的短期和长期移动均线 228

图5.1 欧元区GDP和综合PMI指数 233

图5.2 线上价格和CPI：阿根廷 239

图5.3 相对价格和名义汇率 241

图5.4 美国失业指数和官方失业率 244

图5.5 不同行业的劳动力需求变化率 245

图5.6 劳工统计局8月份就业数据调整和实时的ADP就业数据 246