近年来,将社交网络运用于金融量化分析,特别是股市波动预测,成为了近几年数据挖掘领域里的热门研究方向。在这些已有研究中,大都是针对传统的大众社交网络(如Facebook、Twitter等)和特定的几只个股展开的,相比之下,针对新兴投资者社区以及全量股市数据的相关研究仍然较为少见。在这一背景下,本文选取了具有代表性的新兴投资者社之-——雪球网展开研究。基于海量的雪球网数据,分析了旨球网自身的数据特性,并从多个角度论述了雪球网数据与股市数据之间的关系。最终以数据分析的结果为基础,通过数据挖掘的手段,从雪球网数据中提取一系列量化特征,建立一套股市波动预测模型,面向我国 A股市场的全量数据,对于雪球网数据在股市波动预测中的有效性展开了实证性的研究。与此同时,为了支撑研究顺利开展,在工程上实现了一套分布式的爬虫系统。研究在应用上具有一定的首创性,对已有的理论方法进行了改进,提出了一些新的理论分析方法,包含较高的可拓展性和实用价值。