00ETF等主要期权品种的成交量、持仓量、看涨/看跌比率（PCR），以及不同行权价期权的隐含波动率，用以构建“波动率微笑”曲线。PCR和波动率微笑的形态，是衡量市场对尾部风险定价和情绪偏好的高级工具。
【技术实现与挑战】
• 股指期货和融资融券数据相对规范，易于获取和处理。关键是建立基差、融资盘变化等衍生指标的实时计算和可视化监控。
• 期权数据相对小众，接口可能受限，数据复杂度高。陆孤影决定初期将其作为观察项，不纳入核心情绪指数计算，但尝试建立数据管道，为未来模型升级做准备。
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第三类：文本与舆情数据
这是捕捉市场“噪音”和“叙事”情绪的关键，也是技术难度最高、最需要创新的一环。情绪不仅体现在价格上，更体现在人们的言语和关注之中。
【采集目标与方式】
1. 财经新闻情感分析：
◦ 采集源： 主流财经媒体网站、客户端推送的新闻标题和摘要。通过网页爬虫（遵守Robots协议，控制频率）或购买专业的新闻舆情数据API。
◦ 处理流程： 爬取新闻文本 -> 文本清洗（去除HTML标签、无关字符） -> 中文分词 -> 情感词典匹配与机器学习情感分析模型判断。陆孤影结合现有的开源中文情感词典（如知网Hownet、大连理工大学情感词汇本体），并针对金融文本特点（如“利好”、“利空”、“暴涨”、“暴跌”、“看好”、“谨慎”等词汇）进行了扩充和加权。同时，他训练了一个简单的基于神经网络的文本分类模型，用于判断新闻标题/摘要的情感倾向（积极、消极、中性）。
◦ 输出： 生成“新闻情绪指数”，可以按时间（如每小时）统计积极新闻、消极新闻的比例和数量变化，也可以对不同媒体（如官媒、券商研报、财经自媒体）进行分别统计，观察情绪差异。
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