兰州交通大学数理学院 龙江

股市不仅是衡量经济运行的指标，还可以为未来经济判断提供重要参考。长期以来，股市一直受到“政策市场”“信息市场”和过度投机等问题的困扰，股市上充斥着各种各样的新闻和评论。随着“发布、传播、影响”的过程，这些新闻和评论也影响着投资者在股市中的情绪，股民的情绪决定着交易行为，从而使股市中的新闻和评论迅速反映在股价上。散户在股吧等载体的帮助下，释放自己的建议和情绪，这些建议和观点在网络上迅速传播和交融，最终影响人们的实际决策。许多学者提出了构建投资者情绪指数等指标分析股票波动的方法，从而将投资者情绪与股票变化联系起来[1～3]。在现有的市场情绪研究中，有的学者通过选择合适的情绪指标来反映市场情绪[4,5]，还有一些学者利用文本数据中的隐含信息来构建情绪指标[6～8]。鲁晓鹏等[9，10]学者认为新闻文本数据中包含利空或利好的情感倾向，可以从中构建情绪指标。在研究投资者情绪对股票走势的影响时，郭晓菲等[11]通过构建情绪指数将股民的情绪量化，从而对两者的关系进行实证分析。

1 本文主要工作

(1)利用 Python软件对上证指数股吧一段时间内的评论文本数据进行爬取，并进行清洗及分词处理。

(2)对抓取的评论进行情感倾向分析。利用情感词典提供的情感词汇对评论里所有的词汇赋予情感权重，计算出每条评论最终的情感得分，再汇总每日所有评论情感值的均值作为反映投资者情绪的指标。……