摘要：文章选取沪深300指数的成分股为股票池，构建三种网络热度因子，根据热度高低进行分组，统计每组股票的月度收益率，发现热度越高，股票收益率越高，呈明显线性关系，表明网络热度因子能在一定程度上解释股票的收益率。将网络热度因子引入到传统的Fama-French三因子模型中，构建成一种四因子模型的量化策略，并对该量化策略以及Fama-French三因子模型量化策略进行模拟回测，实验结果表明加入网络热度因子的四因子模型的量化策略具有更好的投资表现。

关键词：网络热度因子；四因子模型；量化策略

1引言

现有文献中针对网络舆情的研究方法，包含投资者关注度[1]、多空情绪分析[2]、股市信心指数[3]等，但这些方法是基于投资者在论坛里发表的文字，采用相应的算法将其识别为利多或利空，算法依赖于对投资者情绪用词的识别，在很多场景中会出现误判，因此准确度有待提升[4]。而针对投资者在网络上的关注度等指标构建的网络热度因子，具有数据准确性更高、更能反映股票收益率变化等特点[5]。实证发现网络热度因子的变化会影响股票价格的变动，和网络热度因子较高的股票在未来几个月会有良好的表现，而网络热度因子较低的股票则会出现下跌[6]。因此，本文将重点检验网络热度因子是否以及如何影响股市行情，同时将网络热度因子引入到传统的Fama-French三因子模型[7]中，构建成一种四因子模型的量化策略[8]，并进行模拟回测。……