随着互联网的飞速发展,越来越多的投资者在论坛、微博等网络平台上发表自己的观点,这些互联网行为对金融市场的影响也变得越来越重要。投资者情绪作为行为金融学的重要方面,如何测度应用网络平台上的投资者情绪也成为当下的研究热点。网络平台上存在的大多是非结构化的文本数据,如何从中获取投资者的情感倾向?如何合理测度网络平台上的投资者情绪?网络平台上的投资者情绪与市场的相关关系如何?这些都是投资者关注的问题,也是本次研究希望解决的问题。在测度网络平台上的投资者情绪时,文本情感倾向识别方法尤为重要。本文首先分析了当前各种情感识别算法,并根据汉字语义特点,提出了以字为中心的情感倾向识别算法。通过与经典识别算法对比,表明了该算法的有效性。同时针对各分类算法对论坛语料情感倾向识别性能不理想的情况,构建了组合分类器识别语料情感倾向。在构建投资者情绪指标时,以东方财富股吧为数据来源,从帖子内容、发帖人和读帖人三个维度出发,帖子标题、发帖人影响力、发帖人吧龄、阅读次数、点赞数、转发数和评论数7个特征来构建帖子的投资者情绪。并根据日内发帖分布规律,构建了每日的投资者情绪指标,并进行了实证研究。在此基础上,构建了投资者情绪择时驱动策略模型,对其进行综合评估。研究结果表明,构建的投资者情绪指标与市场指标间存在着正相关关系,投资者情绪指标对市场具有一定的预测作用。投资者情绪择时驱动策略模型,从年化收益率、最大回撤和夏普比率等指标来看,策略不失为一个较好的低风险投资方案。