微博投资者情绪是核心内容，不论通过爬虫还是微博应用程序接口提取出来的微博文本数据并不能直接用于研究工作，需要对其进行情感分析。通过文本情感分析来识别情感词汇，确定内容最终的情绪倾向。这里指的情绪主要包括：喜悦、愤怒、哀伤、忧愁、恐惧、悲痛、赞扬、批评、自满等等，通过这些情绪判断结论，可以评估文本发言者的主观情感或情绪特征。该方法同样适用于微博投资者情绪文本分析，其中最重要的两部分工作是中文语言分词处理和情感分析打分。微博文本分词处理。需要该步骤的主要原因是中文连续无空格的书写特征决定的。
通过分词处理来识别词和词组，消除句子中切分歧义的情况，例如：“当选和尚未当选”就存在歧义，即可以分解为“当选”、“和”、“尚未当选”，也可切分为“当选”、“和尚”、“未当选”。在分词中，新词识别也非常重要，其主要是指对于分词系统词库和规则中不包含的词语的识别，这主要体现在各种称谓名和省略语识别上。从以上举例可以看出，微博文本分词是进行微博投资者文本情绪分析的必经之路，并且分词系统的优劣对于文本情绪分析的质量影响很大。目前中文语言处理市场上，主要的分词系统包括：哈工大LTP、中科院NLPIR、清华大学THULAC和结巴分词等等。
综合准确性、高效性、可用性等因素，选择使用“结巴”分析系统，该系统具有识别效果优、执行效率高，开发简单、可定制和修改等特点。情感打分也是微博文本情绪分析的必不可少的重要环节。将微博情绪分为三种：积极、中性和消极。这三种情绪代表的分数分别为大于0、等于0和小于0。当前研究文本为最近5年的财经类微博数据，该内容时间跨度长，内容相对较多，采用Python语言编程完成打分。操作流程包括：1.从数据库中获取已经分词完成的微博文本；2.循环遍历匹配积极情绪字典，累加不重复词频数，情绪打分记为正值；3.循环遍历匹配消极情绪字典，累加不重复词频数，情绪打分记为负值；4.当情绪打分为0时，表示此内容为中性情绪。
对于打分来说，情绪字典尤为重要，由于的主要研究对象是与股市相关的投资者情绪，因此普通的情绪词汇并不能适用于当前研究场景，针对于股票市场的投资者来说，积极情绪可以用上涨、拉升、反弹、重仓、放量、看高、跟进、补涨、洗盘结束、利空出尽、冲高、止跌等词来表示；而对于消极情绪可以使用套牢、被套、减仓、减持、横盘、垃圾股、跌破、观望、出局、利空、抛盘等词来体现。目前采用的是天津大学冯绪老师提供的情绪字典。该字典收录积极情绪词汇4504条，消极情绪词汇2598条。
主要是以微博文本情绪作为主要的研究对象，因此选取了314个财经大V的文本数据，在数据采集与分析后，获取包括：账号、昵称、文本内容、发布时间、点赞次数、转发次数、评论次数。从2015年1月1日到2019年12月31日，累计股票交易日为1219天。已经通过程序对采集数据进行净化处理将包含：招聘、广告、找人等类信息检查和筛除，累计采集信息3785208条。通过自行编写的Python爬虫程序对314个大V账号进行了数据采集，总共采集数据3785208条并对这些文本进行了微博情绪分析，并将微博情绪分为三类：积极、中性和消极。每条微博数据进行打分，当大于0时，为积极情绪；当等于0时，为中性情绪；当小于0时，为消极情绪。
将每日微博数据条数相加作为当日总量，对每日积极情绪条数相加为积极情绪数量，以此类推出中性和消极情绪数量，最终可以生成每日积极、中性和消极比例，从而构建出与股票交易日相一致的时间序列。积极情绪比例记为：Pos；中性情绪记为：Neu；消极情绪记为：Neg。根据当前抓取微博总数的点赞数、转发数和评论数生成点赞情绪记为：Favor，该参数可以对投资者情绪研究提供补充信息功能。根据研究课题的需要，样本数据分成两部分：股票数据和新浪微博文本博文数据。这两部分数据选取的时间区间为2015年1月1日至2019年12月31日，其中股票数据为这5年内所有交易日的沪深、中小板和创业板股票日交易数据，微博数据为来自财经、投资、股票等分类博主的文本博文数据。
以下分别针对这两部分数据加以说明。中国股市虽然机构较少，但由于大量资本是由公募、私募、国外炒家和大户所控制，因此个股或行业股票价格很容易被操纵，造成的波动变得无法控住，因此选取上证指数、深证综指、中小板指数和创业板指数来代表股票的市场表现，股票数据为日度数据，具体内容下载来源为锐思金融数据库，其中数据内容包括：流通市值、交易量、成交金额、收益率、最高价、最低价和涨跌幅等。数据采样时间区间为2015年1月1日至2019年12月31日，累计共有1219个股票交易日。选取4大指数的主要原因：这些指数可以充分代表股票市场的交易情况，具有代表性；由于这些指数基本代表了股市的整体情况，因此不存在恶意操作或其他暗箱操作，具有客观性；
通过选取沪深A股市场、中小板和创业板作为研究对象，这样可以提供样本的多样性，避免研究结果的偶发性，从而尽可能保证实证的严谨性。新浪微博数据获取时间区间和股票市场2015年至2019年的交易日相对应，整体采集了314位大V的博文数据，总共3785208条信息，其中包括7个分类：媒体、学者、网站、财经应用、财经评论人、职业投资人和财经博主。有效市场假说随着时间的推移，对很多金融异象已经不能合理的解释了，为此行为金融学应运而生。股票市场除了受可获得信息变化、基本面情况等因素影响之外，投资者情绪对于股票市场的影响也至关重要。投资者情绪高涨，就会出现大量买入情况，从而产生传导效应推进股票价格升高，最终脱离本身价值；
当用户情绪悲观失望，大量抛售卖空，同样会产生股价低估情况，进而影响大盘指数。面对纷繁的股票市场众多异象，不论是理论还是实证，投资者情绪研究都给出了有效的解释和证实，因此投资情绪的如何度量的研究已经成为该领域的研究重点。我国股市一直伴随着中国经济快速的增长，市场容量也在不断扩张，社会资本不断增多，其中不乏逐利资本的进入。虽然我国股市发展迅猛，但相对来说还是一个新兴市场，依然存在很强的投机氛围，具有相当大的不确定性和风险性。对于投资者情绪的研究能够更好的揭释我国股市的内在规律，也证明了投资者情绪和股票市场存在必然的联系。
对投资者情绪的研究，可以给予投资者更进一步的股票预期收益工具和方法，同时也可以帮助投资者意识到投资情绪和非理性交易对于市场的影响，从而更好的理性利用投资者心态分析工具，来预测股票市场的未来收益和风险。探索市场的内生性变化趋势，进而避险并获得更好的收益。随着社会的发展和进步，互联网、移动互联网技术的兴起，从而推进了自媒体和社交平台的孕育而生，基于人性的交流和表达的需要，其爆发式的增长，逐渐成为人们表达主张和情绪的主要渠道。不论是机关、企事业单位还是个人发布信息的方式都发生了天翻地覆的改变。微博作为我国最重要的社交自媒体平台，其上充斥着海量的信息，其中也包括与股票市场相关的巨量信息，通过这些数据的采集与整合，可对研究投资领域提供真实与实时的数据。
通过观测和研究高粉丝量博主的微博数据，构建微博情绪指标，以此为基础来分析投资者情绪和股票市场的关系，该方式相较于传统方式构建指数来说，更为有效、真实和实时。依据投资者情绪分析理论，以微博财经类博主的微博数据为基础，以情绪指标为解释变量，以股票收益率为被解释变量，实证微博情绪和股票市场收益关系。通过新的指标和验证方式，进一步扩展了行为金融学的文献研究。通过使用微博这个社交平台的大数据挖掘，进一步加强了投资者情绪理论的可信性和实时性，进一步提供了我国股票市场的投资者情绪研究的佐证。
选择新浪微博为数据来源，根据微博财经栏目标签选取了314个头部大V账号，爬取了2015至2019年期间的数据，在经过深入的分析后，构建出了微博投资者情绪指标，探索微博情绪与股票收益的相关性。通过线性回归模型对4大市场指数收益率的实证分析结果得出，根据对新浪微博数据的分析，发现其构建的投资者情绪指标，在一定程度上直接影响着股票收益。对于不同的板块市场、不同的时期，其影响存在一定差异。研究结果表明，微博积极情绪与股票市场收益具有正相关关系，由此可根据微博投资者情绪的变化预测股票收益的趋势走向，为防范金融风险提供决策建议。通过微博投资者情绪和股票收益课题的实证研究，从中可以看出社交平台对于股票市场收益存在显著的影响。
对于投资者来说，投资情绪在潜移默化的影响着投资判断和决策，作为非完全理性人的投资者，需要在收益高位时，冷静处理收益和风险关系。根据的研究实证，现给投资者和相关管理部门几点建议。首先，加强法律、法规建设和完善。我国股票市场经过多年的高速发展，取得了辉煌的成绩，但是对于一个新兴市场来说，依然存在各种问题。违规违纪情况依然常常发生，例如：老鼠仓，机构做庄等等，需有相关领导部门加强管理和监督。
其次，加强信息披露机制实施。我国股市已有3000多家独立上市公司，各上市公司经营情况良莠不齐，对于信息的披露一直存在信息不对称问题，从而产生各种投资误判，最终出现投资失败，甚至倾家荡产。为此，这需要监管部门严格管理，杜绝上市公司假报、瞒报、不报情况的发生。最后，加强舆论监管。从可以看出微博等社交平台，承载了大量的投资者情绪数据，并对股市存在显著的影响。而且我国股市机构占比相对较低，存在大量的散户，这些投资者资金少，抗风险能力差，操作以短线为主，交易频繁，存在很大的投机心理，容易受到噪声信息的影响，出现非理性化投资行为，最终导致投资情绪蔓延，进而对我国股市造成严重影响。
首先，加强消息披露。上市公司应该定期进行消息披露，尤其是重大事件的披露，要本着对广大投资者负责的态度，做到消息披露及时、准确和真实。其次，严于律己。上市公司需要遵守国家相关公司法律制度的上市公司相应管理制度，做到管理合规，用人合规，财务合规，不做自炒自买，老鼠仓，无良炒作等行为。最后，坚守社会责任。对于上市公司来说，不仅需要担当经济发展的马前卒，而且也要对投资人负责，坚持社会底线，不做伤害社会和欺瞒投资人行为。首先，理性并谨慎投资。中国股市体量大但同时也是以大量散户为主体的资本市场，存在大起大落、暴涨暴跌情况发生，市场波动远远超出投资者的预料。
其次，及时关注投资者情绪变化。我国股市机构占比较低，存在大量的散户，容易受到噪声消息的影响，从而导致盲目的情绪化买卖操作，进而放大噪音交易，最终产生情绪蔓延，造成众多散户的跟风行为，从而形成羊群效应。最后，加强风险意识。中国股市依然存在和宏观经济脱节问题，不能充分反映经济基本面的情况，机构占比相对较低，存在大量的散户，这些投资者的特点就是资金少，抗风险能力差，操作以短线为主，交易频繁，存在很大的投机心理，尤其是高收益情况，为此注意风险防范。
