Page 4 - 論文-黃毓婷V3 MFB

率作為投資者的主觀看法；Deng (2018) 與 Zhang et al. (2020) 將金

融時間序列進行建模，並將模型產生之觀點用於 Black-Litterman 模

型中；Idzorek (2007) 與 Stoilov et al. (2016、2021) 依據歷史平均資

產報酬率與其隱含報酬值之間的差異來定義主觀觀點。然而，現有研

究較少將市場情緒或新聞資訊納入 Black-Litterman 模型中，因此，本

研 究 嘗 試 利 用 新 聞 情 緒 來 建 構 投 資 人 的 觀 點 ， 並 應 用 於

Black-Litterman 模型中，以提升投資組合的適應能力與績效。

本研究主要目的是更有效地捕捉市場情緒與資產配置之間的關

聯，結合 Black-Litterman 模型與個股新聞情緒分析，建立一個具備

動態調整能力的投資組合，並評估其在 AI 概念股中的投資績效表

現 。 本 研 究 透 過 新 聞 情 緒 指 標 構 建 投 資 人 觀 點 ， 進 而 影 響

Black-Litterman 模型的資產權重配置，使投資組合能夠更靈活應對市

場變化。具體而言，本研究將透過字典法，利用黃裕烈 (2024) 建立

之臺灣財經情緒字典辨別每篇新聞情緒正面與負面詞彙數量後 ， 計算

個股新聞的情緒指標，並將其作為投資人觀點的核心來源。此外，透

過 Black-Litterman 模型將該情緒指標及其信心水準 (confidence

levels) 轉化為投資組合調整依據，並進行回測評估，以驗證該方法

能否有效提升投資績效。本研究結合新聞情緒指標與 Black-Litterman

模型，試圖建立更具市場適應性的投資組合，相較於傳統方法，本研

究提出嶄新的方式建構投資人觀點，使投資組合能夠根據市場情緒變

化進行動態調整，並為未來 AI 概念股投資決策提供更具參考價值的

依據。

本研究的實證結果顯示，新聞情緒能夠有效捕捉市場走勢，並可

作為投資決策的重要參考依據。在回測期間內，本研究將四檔 AI 概

念股 (台積電、鴻海、聯發科與世芯-KY) 納入考量，進行排列組合

後共形成 11 種投資組合。結果顯示，有 8 種組合之年化報酬率優

於元大 0050。其中，績效表現最佳者為世芯-KY 與鴻海所構成之投

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