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第162章 数据采集

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史数据回填和测试。他选取了刚刚过去的那场“系统性风险恐慌”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。



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