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박재훈투영인 프로필 사진박재훈투영인
공포 지표(Panic Indicator)를 이용해서 매도하는 방법 (15.12.11)
최초 작성: 2025. 3. 9.
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이 글은 중립적 관점에서 작성된 분석글입니다. 투자는 항상 신중한 판단 하에 진행하시기 바랍니다.
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공포 지표(Panic Indicator, PI)는 Thomson Reuters, Bloomberg 등에서 수집한 뉴스 기사를 분석해 계량화 시맨틱 트리 방법으로 기사 내용을 긍정적/부정적으로 분류하고, 벤치마크 문장 데이터베이스와 비교 PI는 긍정적 매크로 경제 뉴스 기사 수와 부정적 매크로 경제 뉴스 기사 수의 비율로 계산 PI 값은 -1(극단적 공포)에서 +1(낙관) 사이이며, 0은 중립적 시장 상태를 나타냄
Opinion
공포 지표는 투자 심리를 정량화하는 혁신적 방법이다. 방대한 텍스트 데이터를 활용해 시장 참여자들의 심리를 객관적으로 측정하려 한다는 점에서 기존 방식과 차별화된다. 시맨틱 트리와 벤치마크 문장 데이터베이스 활용으로 문맥과 뉘앙스를 고려한 정교한 감성 분석이 가능할 것으로 보인다. 다만 뉴스 선정 및 문장 분류 과정의 편향 가능성은 한계로 작용할 수 있다. 해석에 주의가 필요하지만 PI는 시장 심리 측정과 투자 의사결정에 유용한 도구가 될 수 있다. 기계학습 등 첨단 기술과의 접목을 통해 더욱 정교화된다면 투자자들에게 가치 있는 인사이트를 제공할 것이다.
Core Sell Point
공포 지표(PI)는 뉴스 기사 텍스트 분석을 통해 시장 심리를 정량화한 지표로, 투자자 심리 파악에 유용한 도구가 될 수 있으나 분석 과정의 편향 가능성 등 한계도 존재한다.

"A Comprehensive Look at the Empirical Performance of Moving Average Trading Strategies" 논문에서 제시하는 공포 지표(Panic Indicator, PI)는 다음과 같은 방법으로 계량화된다.

1. 텍스트 데이터 수집:

  • Thomson Reuters, Bloomberg, The Wall Street Journal, The New York Times Company 등 웹 퍼블리셔에서 매일 발행되는 비즈니스 분석 뉴스 기사를 수집한다.

  • 수집된 텍스트 데이터는 경제 분석 기사, 분석 기사 제목, 교육 과정(예: CFA 과정) 자료 등 다양한 출처를 포함한다.

2. 텍스트 데이터 분류 (긍정적 vs 부정적):

  • 수집된 텍스트 데이터베이스에서 주식 시장에 긍정적 또는 부정적 영향을 미칠 수 있는 문장을 선택한다.

  • 선택된 문장을 주관적으로 분류하기 위해 시맨틱 트리(Semantic Tree) 방법을 사용한다. (Beth, 1955; Bondecka-Krzykowska, 2005; Liu, 2010 참조)

  • 과거 긍정적/부정적 영향을 미쳤던 문장으로 구성된 벤치마크 문장 데이터베이스(Benchmark Sentence Database) (65,000개 이상의 문장)를 구축한다.

  • 수집된 뉴스 기사의 제목 및 요약과 벤치마크 문장 데이터베이스의 문장을 비교하여 긍정적, 부정적, 중립적인 정보를 식별한다.

  • (각 단어의 긍정/부정적 톤을 측정하는) 통계적 방법 (bad-good word counting) 은 효과적이지 않았다.

3. 공포 지표(Panic Indicator, PI) 계산:

  • 다음 공식을 사용하여 공포 지표(PI)를 계산한다. 이 공식은 긍정적 매크로 경제 뉴스 기사 수와 부정적 매크로 경제 뉴스 기사 수의 비율을 기반으로 한다.

    • PI = (긍정적 매크로 경제 뉴스 기사 수 - 부정적 매크로 경제 뉴스 기사 수) / (긍정적 매크로 경제 뉴스 기사 수 + 부정적 매크로 경제 뉴스 기사 수)

  • 이 공식은 다음과 같이 비관적 비율(kp)로 표현할 수도 있다.

    • PI = (1-kp) / (1+kp)

      • kp = (부정적 매크로 경제 뉴스 기사 수) / (긍정적 매크로 경제 뉴스 기사 수)

4. 공포 지표(PI) 범위:

  • PI 값은 -1에서 +1 사이의 값을 가진다.

  • PI 값이 -1에 가까울수록 모든 매크로 경제 뉴스 기사가 부정적인 극단적인 공포 상황을 나타낸다.

  • PI 값이 0에 가까울수록 시장이 중립적인 상태임을 나타낸다.

  • PI 값이 +1에 가까울수록 낙관적인 시장 상황을 나타낸다.

요약:

공포 지표는 텍스트 분석을 기반으로 투자 심리를 정량화하는 지표이다. 이 지표는 비즈니스 뉴스 기사에서 긍정적 및 부정적 매크로 경제 뉴스 기사 수를 분석하고 특정 공식을 사용하여 계산된다. PI 값의 범위는 -1에서 +1 사이이며, 이는 시장의 공포 수준을 나타난다.

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