第162章 数据采集 (4/4)

性风险恐慌”阶段作为测试案例，让系统回放当时的数据流。

    屏幕上，各个情绪分项指标随着时间推移而动态变化：

    • 价量情绪指数在市场暴跌初期急剧恶化，上涨家数锐减，跌停家数暴增，振幅扩大股票数量飙升。

    • 资金情绪指数显示，初期是大小单共同流出，恐慌中后期则出现“超大单净流入放缓甚至转正，而中小单持续大幅流出”的背离，与“无形之手”托市的观察吻合。

    • 新闻情绪指数在暴跌初期以“解释下跌原因”的偏中性或略偏负面新闻为主，随着跌幅加大，悲观、警示类新闻比例显著上升，而在政策信号出现后，积极解读类新闻开始增多。

    • 论坛恐慌指数在暴跌期间呈指数级上升，“割肉”、“清仓”、“熊市”等词汇刷屏，互动热度极高但情感极度负面。而在市场初步企稳后，恐慌指数仍居高位，但“抄底”、“反弹”等词汇开始零星出现。

    • 搜索指数中，“暴跌”、“熊市”等词搜索量暴增。

    各个分项指数在恐慌期间的高度同步性，以及在某些拐点出现的微妙背离（如资金与舆情背离），都清晰可见。虽然这个初版模型还很粗糙，许多权重设置和算法有待优化，但它已经能够将那段时期市场情绪的演变，以一种前所未有的、量化的、多维度的方式呈现出来。

    陆孤影看着屏幕上跳动的曲线和数字，眼中没有兴奋，只有冷静的审视。数据采集只是第一步，是“情绪维度”大厦的地基。接下来，他需要将这些杂乱但富含信息的数据，通过合理的模型进行融合、加权、计算，构建出真正具有指示意义的“综合情绪指数”及其分项指标。

    但至少，地基已经打下。数据的河流已经开始汇聚。

    他关掉回测界面，将目光投向模型构建的蓝图。

    情绪量化的征途，

    刚刚，

    开始。

本章完