Social Media and the Stock Market: Discussions and Concluding Remarks
這個係列主要基於行為金融學理論，以及相關實證發現，例如社交媒體用戶的情緒、注意力和意見分歧與市場變量之間的關聯。但這並不意味著傳統金融理論—有效市場假說（EMH）在這一領域不成立。
“有效市場”基於傳統金融學的假設：投資人的決策是理性的，會根據自己掌握的相關信息來做決定。也就是說，投資決策隻由可獲得的信息來驅動，而不會受其他因素影響。因此，股票價格反映的是所有可獲得的信息，一旦有新的信息出現，價格會迅速作出調整。
事實上，早期的一些研究，如 Tumarkin & Whitelaw（2001），考察Raging Bull討論區留言板上的消息，沒有發現這些留言具有預測股市走向的能力，因為它們沒有提供新的信息。這個結果更接近EMH的觀點。
可以說，行為金融學與有效市場假說從不同角度幫助我們理解社交媒體與資本市場的關係。兩個理論相互補充，讓我們更加全麵地認識投資者行為與市場價格形成機製。
從行為金融學與傳統金融學延伸出來的一個尚未解決的爭論是：社交媒體情緒是“噪聲”還是有用的信息。如果是“噪聲”，它會短暫影響股價，使其偏離基本價值。股價隨後會逆轉回落，因此長期來看，情緒不影響價格。之前討論的實證文章大多支持這個結論。
如果情緒是一種有用的信息，基於有效市場假說，它會幫助價格趨向基本價值。因此，即使情緒過後，股價也不會逆轉。這個說法同樣得到實證研究的支持。例如，Gu & Kurov（2020）發現，Twitter上的情緒能夠預測股票收益，而且這種預測不會被之後的價格反轉完全抵消。他們認為，情緒中包含了諸如分析師評分、盈利預測等有價值的信息。
另外，Chen等四位學者（2014）在分析專門麵向投資者的專業平台 Seeking Alpha後發現，平台上的集體情緒不僅可以預測短期股票收益，也能預測長期收益以及額外收益。他們認為，這個專業平台上的情緒是一種有用的信息。
文章到了這裏，已接近結尾。你也許會問，既然社交媒體的情緒、關注點、分歧等因素與股市有關，如果將這些因素納入交易模型，據此交易，會不會盈利呢？
Tetlock（2007）曾做過實驗，他把情緒作為參數放入交易模型來進行交易。他發現確實可以獲得額外收益。不過他也承認，在計算收益時並沒有考慮交易成本和稅收。因此，對散戶來說是不是可行，還不好下結論。
那麽，如果是大機構呢，如果在AI算法普及之後呢？就留待讀者去思考吧。
最後，一些與本係列有關的重要問題，當前的研究還很有限，例如，社交媒體與股市之間是因果關係嗎？目前的實證結果大多顯示的是二者呈現關聯性。要想得出它們之間是因果關係，這一較強的關聯，就需要找出內在機製，即媒體是通過什麽路徑而導致市場變化的。
至於怎樣看待平台上的虛假消息，平台情緒是否會蔓延到其他市場，從而影響虛擬貨幣、債券、大宗商品、以及外匯市場，這些問題也有待於未來的探索。
文章到此就結束了。如果你身邊有對這一主題感興趣的學生或學者，這個係列或可作為入門綜述，歡迎分享。
主要參考文獻：
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.
