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國內知名投資人"麥克風"曾提出，如果要找股市的相對低點，可以看ptt上的畢業文的數量。如果數量越多，就代表越接近相對低點。不過，這種觀察市場情緒的方式是否可以量化，並且為量化投資人帶來超額報酬？答案是可行的。
這邊姑且不論國外許多量化基金運用機器人爬取新聞跟推特內容，來找到股價未反映的套利空間這檔事(相信在座的投資人都跟我一樣是個死散戶，根本沒法跨足這個市場)，我們可以使用google trend 來推估市場的情緒，並在短期內賺得超額報酬。
這裡我們引用Da, Z., Engelberg, J., & Gao, P. (2015)的研究，來講解這一切該如何辦到。
量化方式：
首先，我們必須先從過去6個月的數據挑出與當下市場報酬最大負相關的搜尋字詞，如黃金價格、衰退等。
找出與市場情緒相關的字詞後，我們可以將其過去的一天與其一日的搜尋值(SVI)，計算其成長率並取ln
並且將上述的值去除極端值，並將季節影響去除，再將其標準化，最後得出處理後的ΔASVI。
最後將前30附相關字詞所得之ΔASVI相加，便可得出FEAR指數，此指數可有效衡量市場當下的投資人情緒。
指標與市場報酬的關係：
就下圖的回歸結果可以看出，當市場越陷入恐慌，其訊號發生的後2天，其反彈幅度越大，其預測效果甚至勝過目前市場主流用來測量投資人情緒的VIX指標。
指標與市場波動度的關係：
當FEAR指標上升，同時市場的波動性也會上升，可惜其對於未來短期內的VIX指標的預測性不高，如果沒有算力夠強大的電腦對此指標做即時的運算，此指標將難以用於波動度交易(量化基金除外)。
指標與股票報酬之關係：
當FEAR指數越高，後兩天的反彈就越強。而反彈的個股中，就屬高BETA股票的反彈最強，這種股票多為成長股，並且其交易周轉率高，並且最近漲幅較高，市場話題熱的個股，屬於投機型的股票。就台股市場而言，其實只須看最近資金在炒作何類族群便可得知。
投資人可運用的領域及方向：
1. 運用此指標做短期的指數期貨交易，也就是搶反彈
2.作為短線交易機器學習策略的其中一項變數
3.作為股票投機者低檔買入的機會(因為交易周期較短，建議使用股票期貨，並嚴格執行停損)
參考資料：
Da, Z., Engelberg, J., & Gao, P. (2015). The sum of all FEARS investor sentiment and asset prices. The Review of Financial Studies, 28(1), 1-32.
Ding, W., Mazouz, K., & Wang, Q. (2019). Investor sentiment and the cross-section of stock returns: new theory and evidence. Review of Quantitative Finance and Accounting, 53(2), 493-525.
