第163章 模型初建 (第3/3页)
么，在“恐慌维度”的合成中，这些因子的权重就可能被调高。
合成方法：
对于综合情绪指数，他将所有正向情绪因子（取正值）和负向情绪因子（取负值，因为其Z-Score高代表恐惧）的加权Z-Score进行加总，得到一个综合得分。然后，将这个综合得分映射到一个0-100的区间，或者一个类似“极度恐慌-恐慌-谨慎-中性-乐观-极度乐观”的多级刻度上。映射的阈值，同样基于历史数据的统计分位数来确定（例如，综合得分的历史前5%定义为“极度乐观”，后5%定义为“极度恐慌”）。
对于分项情绪维度指数（如乐观指数、恐慌指数、风险偏好指数、参与热度指数），则采用类似的方法，仅使用属于该维度的因子进行加权合成。
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第四步：情绪动能与结构分析
单一的指数读数，只告诉了我们情绪的“位置”，但情绪的“变化速度”和“内部结构”可能更为关键。
• 情绪动能： 陆孤影计算综合情绪指数及分项指数的一阶差分（当日值减前一日值）作为“情绪变化速度”，计算二阶差分（速度的变化）作为“情绪加速度”。这能帮助判断情绪是“在加速升温”还是“升温速度在放缓”，是“恐慌在加剧”还是“恐慌情绪趋于稳定”。
• 情绪结构： 他设计了一个“情绪结构矩阵”，横向是四个情绪维度（乐观、亢奋、风险偏好、参与度），纵向是不同市场参与者群体（通过资金流向、论坛舆情等代理）的情绪倾向。通过对比不同维度、不同群体间的情绪差异（背离），可以发现潜在矛盾。例如，如果“乐观指数”很高（价量向好），但“风险偏好指数”很低（资金流向防御板块，期指贴水），这可能预示着上涨的基础不牢，是“虚假的繁荣”。
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第五步：初步验证与迭代
一个初步的模型框架建立后，陆孤影并未立即投入使用。他启动了大规模的历史回测。系统加载了过去数年的全量数据，驱动着新建的“情绪维度”模型，模拟生成每一天的综合情绪指数及各分项指数。
他将模型输出的情绪指数曲线，与主要市场指数（如上证指数、创业板指）的走势图叠加。观察的重点在于：
1. 同步性： 情绪指数的波峰和波谷，是否与市场的重要顶部和底部区域基本吻合？
2. 领先性： 在关键转折点（特别是顶部和底部），情绪指数的拐点是否略微领先于价格指数？
3. 极端区域的有效性： 当模型指示“极度贪婪”或“极度恐慌”时，后续市场是否普遍出现了反向运动（至少是短期修正）？
4. 结构性信号的指示意义： 历史上有哪些行情，出现了明显的情绪结构背离（如指数新高但情绪动能衰减，或指数新低但恐慌未加剧）？这些背离之后，市场如何演绎？
回测结果以可视化的图表形式呈现。陆孤影专注地审视着，不放过任何一个细节。模型初建，必然存在大量问题：某些因子噪音过大，拉低了整体信号质量；某些历史极端行情下的参数，在正常市况下可能产生误判；权重分配仍需优化；情绪状态的划分阈值也需要反复打磨……
他并不气馁。模型构建本身就是一场与市场复杂性的对话，是一个不断试错、逼近真相的过程。他将回测中发现的问题一一记录，作为下一次迭代的输入。
“情绪维度”模型的第一版，就像一个刚刚组装完毕的精密仪器，各个部件已经就位，基本框架已经建立，能够输出初步的、有意义的结果。但它还需要更细致的校准，需要在更多市场情境下的检验，才能成为陆孤影“掠食”道路上可靠的导航仪。
他关闭了回测界面，深吸一口气。模型已初建，但远未完善。接下来，他将进入更深入的领域：如何利用这个模型，构建更具操作性的“恐惧指数”与“贪婪指数”？如何科学地定义情绪的“极端阈值”？如何用历史数据系统地验证和优化整个体系？
探索的路径，
已然，
延伸。