第163章 模型初建 (第1/2页)
　　
　　海量的、多维度的情绪数据，如同未经冶炼的矿石，源源不断地流入“孤狼-幸存者系统”新建的“情绪维度”数据仓库。屏幕上是滚动的数字、跳动的曲线、不断更新的词云和关键词频率统计。信息是丰富的，但也是杂乱、甚至互相矛盾的。新闻情绪可能在转暖，但论坛恐慌指数却在高位徘徊；价量指标显示抛压减弱，但资金流向却显示大单仍在净流出。如何从这些纷繁复杂、有时嘈杂的信号中，提炼出能够刻画市场整体情绪状态、指示情绪演化方向、并具有一定前瞻性的“综合情绪指数”及其分项指标？这需要模型，一个能够融合多源信息、过滤噪音、识别主要矛盾、并量化输出的数学模型。
　　
　　陆孤影面对的，不是一张白纸。现有的、系统内那个相对简单的“情绪坐标”，是一个基于有限价量和技术指标合成的单一数值，其逻辑相对直观，但粗糙且滞后。新的模型需要在此基础上进行革命性的升级。他并非计量经济学或复杂系统领域的专家，但他拥有顶级的数学思维、对市场博弈的深刻洞察，以及一个能够快速进行海量计算和模拟的“系统”。
　　
　　他首先明确了模型需要达成的核心目标：
　　
　　1. 综合性： 必须融合尽可能多的有效信息源（价、量、资、舆、衍），不能偏废。
　　
　　2. 稳健性： 对单一数据源的异常波动（例如某篇极端报道、某个论坛水军的刷屏）不敏感，能抓住市场整体、普遍的情绪倾向。
　　
　　3. 可解释性： 最终的情绪指数及其分项，需要有明确的经济或行为金融学含义，能够对应到市场参与者（散户、机构、媒体等）的某种群体心理状态。
　　
　　4. 领先/同步性： 尽可能捕捉情绪的拐点，至少要与重要市场转折点高度同步，不能过度滞后。
　　
　　5. 结构化： 不仅输出一个综合读数，还要能拆解情绪的内部结构（如恐慌与贪婪的成分、不同群体情绪的差异），并能评估情绪的“动能”（变化速度和加速度）。
　　
　　这是一个典型的“多因子合成”问题，但其挑战在于：各因子量纲不同、频率不同、噪声水平不同、与情绪的真实关系（可能是非线性）也不同。
　　
　　他没有选择现成的、复杂的机器学习黑箱模型（如深度神经网络）。虽然那些模型可能在数据拟合上更“精确”，但可解释性差，且对训练数据的质量和数量要求极高，在缺乏足够长、且包含完整牛熊周期的历史数据标签（什么是“极度贪婪”？什么是“极度恐慌”？本身就需要定义）的情况下，容易过拟合或产生不可预知的偏差。
　　
　　他选择了更为稳健、透明，且便于迭代和调整的“多因子加权合成 + 状态机判别”的混合建模思路。整个过程，充满了试错、验证、再调整。
　　
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　　第一步：因子预处理与标准化
　　
　　来自不同源头的数据首先需要进行清洗和预处理，消除极端值、处理缺失值。然后，是关键的标准化。他需要将不同量纲、不同取值范围的因子，映射到统一的、可比较的尺度上。
　　
　　陆孤影没有使用简单的Min-Max归一化（缩放到0-1之间），因为某些指标（如涨跌停家数）的分布可能高度偏斜，且极值会随着时间推移而变化。他选择了基于滚动时间窗口的标准化。对于每个因子，计算其过去N个交易日（例如，N=60，代表一个季度）的滚动均值和滚动标准差，然后将当前值转换为“偏离其近期均值的标准差倍数”，即Z-Score。
　　
　　例如：
　　
　　当前上涨家数比例 = (当前值 - 过去60日该比例均值) / 过去60日该比例的标准差
　　
　　这意味着，因子值表达的是“相对于近期正常水平，当前是异常的高还是低”。一个Z-Score为+2的因子，意味着其当前值比近期的平均水平高出2个标准差，处于统计学意义上的显著高位。这对于衡量情绪的“热度”或“冷度”非常直观。
　　
　　他将所有连续型因子（如上涨家数比例、波动率、新闻情感得分、论坛关键词频率等）都进行了这样的处理。对于分类或计数型因子（如涨停家数、跌停家数），则采用类似的思路，计算其相对于近期滚动窗口内均值（或中位数）的偏离倍数。
　　
　　处理后的因子，变成了一个个无量纲的、可比的、反映“偏离正常程度”的数值。
　　
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　　第二步：因子分类与情绪维度映射
　　
　　接下来，他将预处理后的几十个因子，按照其反映的情绪倾向，分为两大类：
　　
　　• 正向情绪因子： 当该因子值“异常高”时，通常对应市场情绪偏向贪婪、乐观、亢奋。例如：上涨家数比例（Z-Score高）、涨停家数（偏离倍数高）、融资买入占比（Z-Score高）、新闻积极情感比例（Z-Score高）、论坛“牛市”、“涨停”等贪婪关键词频率（Z-Score高）。
　　
　　• 负向情绪因子： 当该因子值“异常高”时，通常对应市场情绪偏向恐惧、悲观、绝望。例如：下跌家数比例（Z-Score高）、跌停家数（偏离倍数高）、波动率（Z-Score高）、股指期货贴水幅度（Z-Score高，贴水为负值，但幅度大视为Z-Score高）、新闻消极情感比例（Z-Score高）、论坛“割肉”、“熊市”等恐慌关键词频率（Z-Score高）。
　　
　　同时，他意识到，情绪并非简单的“贪婪-恐惧”一维光谱，而是一个多维结构。例如，市场可能在“贪婪”的同时伴随着“高波动”（不安的贪婪），或者在“恐惧”中蕴含着“抄底”的暗流（试探性的恐惧）。因此，他初步构想将情绪分解为几个核心“维度”：
　　
　　1. 乐观/悲观维度： 主要由价量广度、涨跌停、新闻情感、论坛主题倾向等因子决定。反映市场对未来的普遍看法。
　　
　　2. 亢奋/恐慌维度： 主要由波动率、极端价格行为、融资盘变化、期权隐含波动率（如有）、论坛恐慌/贪婪关键词的激烈程度等因子决定。反映市场情绪的激烈程度和一致性。
　　
　　3. 风险偏好维度： 主要由资金流向（大小单差异、板块轮动）、股指期货升贴水、新股表现等因子决定。反映资金是追逐**险资产还是寻求避险。
　　
　　
　　
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