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Standard-Nutzungsbedingungen:Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden.Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen.Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Terms of use: Documents in EconStor may AbstractWe examine the statistical power of fundamental and behavioral factors with regards to stock returns of the Dow Jones Industrials Index. With a novel sentiment dataset from over 3.6 million Reuters news articles, we nd signicant correlations between Reuters sentiment and stock returns. We show with vector autoregression and error correction models that sentiment can explain and predict changes in stock returns better than macroeconomic factors. Considering positive and negative sections of Reuters sentiment, we nd that negative sentiment performs better in simple trading strategies to predict stock returns than positive sentiment, while the sentiment eect remains over months.

Standard-Nutzungsbedingungen:Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden.Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen.Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Terms of use: Documents in EconStor may AbstractWe examine the statistical power of fundamental and behavioral factors with regards to stock returns of the Dow Jones Industrials Index. With a novel sentiment dataset from over 3.6 million Reuters news articles, we nd signicant correlations between Reuters sentiment and stock returns. We show with vector autoregression and error correction models that sentiment can explain and predict changes in stock returns better than macroeconomic factors. Considering positive and negative sections of Reuters sentiment, we nd that negative sentiment performs better in simple trading strategies to predict stock returns than positive sentiment, while the sentiment eect remains over months.

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