凌晨三點，鵬城灣的燈光在窗外連成一片金色星河。林晨靠在椅背上，盯著螢幕上剛剛跑完的回測結果，眉頭微皺。

新最佳化後的策略運行了兩天，實盤收益曲線平穩上升，7萬元本金已經變成了元。按年化算相當可觀，但林晨總覺得缺了點什麼。

他點開交易日誌，一頁頁翻看。系統在大多數時間裡表現穩健，但在幾個特定交易日——通常是政策釋出日或財報集中披露期——會出現明顯的預測偏差。模型基於技術指標給出的訊號，有時會被市場情緒瞬間淹沒。

“情緒……”林晨喃喃自語，起身走到窗邊。

遠處城中村的燈光星星點點，那裡住著無數像他一樣的打工者。白天在科技園的高樓裡敲程式碼、寫方案，晚上回到十幾平米的出租屋，刷手機、看股票。他們的喜怒哀樂，他們的貪婪與恐懼，匯聚成A股市場最底層、也最真實的聲音。

林晨忽然想起自己剛入市那幾年，每天收盤後必刷股吧。那些帖子鮮活、粗糙，有時甚至粗俗，但字裡行間都是最真實的情緒宣洩——“主力死全家”“明天漲停我直播吃鍵盤”“套了三年終於解套了淚目”。

這些情緒，是否可以被量化？

他回到電腦前，開啟一個新的 Python 指令碼。思路很清晰：爬取東方財富股吧的評論資料，對每條評論進行情感分析，計算每隻股票在特定時間視窗內的情緒得分，然後將這個得分作為新的特徵輸入模型。

技術實現上分三步：資料爬取、情感分析、特徵工程。

爬取資料相對簡單。林晨用 requests 庫模擬瀏覽器請求，配合 BeautifulSoup 解析網頁。為了避免被封 IP，他設定了隨機延時，並準備了幾組 User-Agent 輪換使用。目標很明確：選取滬深300成分股，爬取過去一年每個交易日收盤後兩小時內的前500條熱門評論。

“這資料量可不小”。林晨估算了一下，300只股票×240個交易日×500條評論，理論上是3600萬條。實際爬取時會有重複和無效內容，但至少也是千萬級。他的筆記型電腦肯定跑不動，好在之前買的阿里雲伺服器還有三個月到期，配置雖然不高，但跑爬蟲和基礎分析夠用了。

他花了兩個小時寫爬蟲指令碼，測試了幾個股票，資料正常。設定好定時任務後，爬蟲開始自動執行，預計需要兩到三天才能抓完所有歷史資料。

接下來是情感分析。

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