Anthony Luciani
Richard Peterson
行为数据如何帮助我们发现正在升起和即将消失的泡沫？近期 Labubu 玩偶人气的飙升，不仅推高了玩偶本身的价格，也推高了其中国制造商泡泡玛特的股价。
理想情况下，投资者希望识别泡沫的形成，更重要的是识别泡沫何时可能破裂，从而最大化跑赢市场的潜力。过去，实现这一点很困难，因为泡沫是由人类行为驱动的，而人类行为很难量化。现在，利用人工智能——特别是自然语言处理——可以将来自新闻报道、社交媒体等的非结构化文本转化为结构化数据，进行统计处理以生成行为洞察。这使得交易员和投资者能够跨市场发现和追踪泡沫。
- Labubu 玩偶人气的飙升，加上其制造商股价的上涨，已导致两者都出现了潜在的泡沫。
- 预测泡沫的形成与破裂至今仍是一大挑战，因为这需要预测集体的买卖行为，而众所周知，这种行为极难预测。
- 通过利用自然语言处理，市场参与者可以监控新闻和社交媒体，以判断对某种消费品的狂热需求何时显现出减弱的迹象。
图表 1：新闻与社交媒体中每日提及 Labubu 的次数
上图显示了全球数千个财经新闻和社交媒体来源中提及 Labubu 的次数，并叠加了泡泡玛特国际 (9992.HK) 的股价。目前显而易见的是，公众对这些玩偶的关注度和看法与泡泡玛特的成功紧密相关，而公众情绪的变化为“新鲜感可能正在消退”提供了重要的信号。
这些带着标志性“凶猛笑容”的 Labubu 毛绒玩偶极受欢迎，其价格飙升部分归功于金·卡戴珊和 K-pop 组合 Blackpink 的 Lisa 等名人在社交媒体上的宣传。现在，稀有款 Labubu 的价格每只已超过 1,000 美元。问题在于，我们是否已经达到了“Labubu 顶峰”？如果目前确实存在泡沫，是否可能预测 Labubu 泡沫的破裂？
理想情况下，投资者可以从过去的泡沫中吸取教训，学会如何在新一轮泡沫中调整投资组合。历史上的泡沫案例包括互联网时代当时互联网股票估值飙升，随后崩盘。与 Labubu 类似，Beanie Babies（另一系列小型毛绒玩具）在 1990 年代后期也出现了泡沫。一些原本零售价为 5 美元的 Beanie Baby 版本，价格一度攀升至 500 美元，随后其市场便彻底枯竭。
对于投资者来说，能够预测泡沫的顶峰并在价格暴跌前卖出相关资产是最理想的。但预测泡沫何时破裂是一件棘手的事情，因为泡沫是一种行为现象，一直以来都很难进行定量建模。
将 Labubu 的社交热度转化为洞察
在截至 2025 年 9 月的三个月里，Labubu 玩偶在美国的销量增长了超过 1,200%，在欧洲则攀升了超过 700% [注 1]。 这些玩偶的中国制造商泡泡玛特在此期间的全球收入激增了 250%。泡泡玛特的股价在第三季度也表现强劲，使其市值达到约 340 亿英镑。虽然 Labubu 玩偶本身的二级市场在 2025 年第四季度初有所降温，但我们可以通过关注新闻和社交媒体，更清晰地描绘出“Labubu 顶峰”的样子。
借助 AI（特别是 NLP），投资者可以理解关于 Labubu 的文字内容中所包含的情绪。这些大量的非结构化数据可以被处理成结构化的洞察，投资者随后有潜力将其转化为超额收益。
NLP 是 AI 的一个专门分支，使计算机能够大规模地解释、处理和分析人类语言。NLP 涵盖各种文本操作，包括识别和分类实体（如公司、产品、人物），分析情绪（正面、中立、负面）和情感（如兴奋、乐观、恼怒），以及从非结构化文本中提取事件。NLP 能够将大型文本数据集转化为标准化的标签和指标，用于统计处理和研究。这些数据既可以单独分析，也可以与其他数据（如股票价格）结合分析。
定量捕捉情绪
LSEG MarketPsych NLP 引擎能够从非结构化文本（如路透社新闻、社交媒体、文字记录、客户的专有内容等）中创建带有精确标签的结构化数据集。该“NLP 即服务”平台从每个句子中识别关键分析指标，包括：
- 实体 (Entities)： 从 20 多个类别中识别并标记数百万个实体。
- 主题 (Topics)： 标记超过 1,000 个分类主题（如破产、临床试验和收购）。
- 情绪与情感 (Sentiments & Emotions)： 对每个句子的金融、ESG（环境、社会和治理）和商品情绪进行分类。在第一人称评论中测量十四种情感基调。
- 事件 (Events)： 标记超过 4,000 个事件，并附带用于上下文理解的依存关系标签。
总而言之，由此产生的行为洞察可能是强大的。通过识别新闻和社交媒体中对 Labubu 的提及，NLP 引擎的分析提供了统计输入，帮助投资者发现泡沫的发展以及泡沫何时可能即将破裂。例如，它可以帮助交易员发现玩偶人气的减弱，进而预判泡泡玛特股价的下跌。
LSEG MarketPsych NLP 引擎（英文）可通过 API 部署。此外，LSEG MarketPsych 还提供托管建议，以及针对详细分析数据的检索和可视化指导。请联系我们，探讨如何将 LSEG MarketPsych NLP 引擎集成到工作流程中。
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