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"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.