22章抓取的“恐惧/贪婪指数”底层数据，重点处理“语义歧义”与“行为矛盾”。
• 恐惧指数清洗：
◦ 案例1：某散户发帖“完了，全完了！”配旅游照→ 查其“融资余额”（未减少）、“持仓量”（未卖出）→ 判定“假绝望”，数据作废；
◦ 案例2：某股“融券余额突增25%”但“股吧留言量正常”→ 用“行为一致性法”确认“机构做空”为真，保留数据。
• 贪婪指数清洗：
◦ 案例1：某机构“Level-2小单合并”显示“净买入”但“研报推荐逻辑”为“中性”→ 用“关联推导法”判定“伪装增持”，数据降级；
◦ 案例2：某股“大宗交易溢价6%”且“外资持仓同步增加”→ 确认“真贪婪”，标记为“高置信度”。
“每个情绪数据都要‘过人性筛子’，”陈默在活页本写，“假绝望是‘狼披羊皮’，伪贪婪是‘糖衣炮弹’，筛掉它们，剩下的才是市场的‘真心跳’。”
（2）复合情绪：校准“政策黑天鹅”的时间轴
陈默额外清洗“政策情绪”数据：2021年“教培行业整顿”前的“规范”一词频率骤增300%。他用“时序插值法”补全“政策文件发布前两周”的关键词缺失，发现“规范”一词在“窗口指导”前30天已开始高频出现——“政策信号的真正起点，藏在‘沉默的文件堆’里。”
他将清洗后的政策情绪数据按“严厉程度”重新赋分（1-5分），并在“情绪沙盘”上标注“提前14天预警”的时间戳。
2. 林静的“逻辑数据清洗”：用“代码手术刀”剖开“非结构化”
（1）反欺诈“三棱镜”数据清洗
林静的量子终端启动“非结构化数据清洗协议”，目标直指“数据投毒”的“隐蔽伤口”。
• 老板行为数据清洗：
◦ 案例：某实控人“抖音点赞”记录含“
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