第162章 数据采集 (第3/3页)
开的搜索引擎指数工具（如百度指数、微信指数），监控“股票”、“A股”、“牛市”、“熊市”、“开户”、“暴跌”等关键词的搜索指数变化。这反映了场外潜在投资者的关注度和情绪倾向，是重要的先行或同步指标。
【技术实现与挑战】
• 文本数据处理是最大的挑战，需要处理海量、非结构化、噪音大的数据。陆孤影动用了系统的自然语言处理模块，并进行了大量优化。情感分析的准确性需要不断用历史数据回测和修正。
• 数据采集的合规性与伦理需要特别注意。他设定了严格的采集频率限制，只分析公开的、聚合后的趋势数据，绝不涉及任何个人身份信息，也绝不利用爬虫数据进行非法活动。
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第四类：调查与宏观数据
这类数据频率较低，但提供了机构和专业投资者的仓位和观点视角。
【采集目标与方式】
1. 公募基金仓位估算： 通过第三方研究机构报告或自行估算（基于基金净值与基准指数的相关性分析），获取偏股型公募基金的平均股票仓位变化。仓位高低反映机构的风险偏好。
2. 新股数据： 记录新股发行（IPO）数量、募集资金规模、新股上市首日涨幅、破发率及破发幅度。IPO节奏和首日表现是市场风险偏好的“晴雨表”。
3. 产业资本行为： 监控重要股东增减持、公司回购等数据。产业资本的行动往往基于对公司内在价值的判断，其大规模集中增减持可能反映产业界对股价的看法。
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数据整合与初步验证
经过数周不眠不休的编码、调试、测试，一个初具雏形的“情绪数据采集与处理流水线”在“孤狼-幸存者系统”内部建立起来。数据从各个源头（行情接口、网络爬虫、第三方数据API）流入，经过清洗、加工、计算，最终汇入一个统一的高性能数据仓库。
陆孤影启动了历史数据回填和测试。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。