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第73章 情绪指标（第1页）

凌晨三点，鹏城湾的灯光在窗外连成一片金色星河。

林晨靠在椅背上，盯着屏幕上刚刚跑完的回测结果，眉头微皱。

新优化后的策略运行了两天，实盘收益曲线平稳上升，7万元本金已经变成了元。

按年化算相当可观，但林晨总觉得缺了点什么。

他点开交易日志，一页页翻看。

系统在大多数时间里表现稳健，但在几个特定交易日——通常是政策发布日或财报集中披露期——会出现明显的预测偏差。

模型基于技术指标给出的信号，有时会被市场情绪瞬间淹没。

“情绪……”

林晨喃喃自语，起身走到窗边。

远处城中村的灯光星星点点，那里住着无数像他一样的打工者。

白天在科技园的高楼里敲代码、写方案，晚上回到十几平米的出租屋，刷手机、看股票。

他们的喜怒哀乐，他们的贪婪与恐惧，汇聚成A股市场最底层、也最真实的声音。

林晨忽然想起自己刚入市那几年，每天收盘后必刷股吧。

那些帖子鲜活、粗糙，有时甚至粗俗，但字里行间都是最真实的情绪宣泄——“主力死全家”

“明天涨停我直播吃键盘”

“套了三年终于解套了泪目”

。

这些情绪，是否可以被量化？

他回到电脑前，打开一个新的python脚本。

思路很清晰：爬取东方财富股吧的评论数据，对每条评论进行情感分析，计算每只股票在特定时间窗口内的情绪得分，然后将这个得分作为新的特征输入模型。

技术实现上分三步：数据爬取、情感分析、特征工程。

爬取数据相对简单。

林晨用requests库模拟浏览器请求，配合beautifulSoup解析网页。

为了避免被封Ip，他设置了随机延时，并准备了几组User-Agent轮换使用。

目标很明确：选取沪深300成分股，爬取过去一年每个交易日收盘后两小时内的前500条热门评论。

“这数据量可不小”

。

林晨估算了一下，300只股票x240个交易日x500条评论，理论上是3600万条。

实际爬取时会有重复和无效内容，但至少也是千万级。

他的笔记本电脑肯定跑不动，好在之前买的阿里云服务器还有三个月到期，配置虽然不高，但跑爬虫和基础分析够用了。

他花了两个小时写爬虫脚本，测试了几个股票，数据正常。

设置好定时任务后，爬虫开始自动运行，预计需要两到三天才能抓完所有历史数据。

接下来是情感分析。