近几十年来,国内外无数学者围绕股价的涨跌展开了大量的研究。其中包括最早期传统金融模型的提出,到后来发现传统金融模型无法完全解释市场现象,则将目光转向有关于投资者非理性行为的行为金融学因素,而后将情绪因素引入传统金融模型,发现其对市场的解释能力大大增强。尽管相关研究层出不穷,然而我国仍存在2015年市场大幅波动以及2016年初由熔断带来的“股灾”事件。由此可见,投资者情绪对上证收益率波动的研究仍值得持续深入研究。基于此,本文分别从直接市场问卷调查、直接市场情绪指标、间接市场情绪指标三个方面选取指标,分析计算其与收益率之间的相关性,并对下一个交易日的收益情况进行预测。首先,通过爬虫抓取雪球大V言论,并进行分词、去停用词,提取并构建金融情感词库。比较不同的文本分类模型的效果,并最终选定stacking模型作为文本分类的模型,由此得到网络舆论情感指标。此外,本文还对其他情感数据进行提取及预处理。其次,针对国内外涉及投资者情绪的主要三个方向:直接情绪问卷调查、直接市场情绪指标、间接市场情绪指标进行构建,研究各项指标与收益率的相关性。经研究发现,与上证指数收益率存在显著关系的变量包括:同期上证换手率、同期东方财富网多空调查、同期雪球舆论调查、同期差分融资融券、同期沪股通、滞后一期差分融资融券、滞后一期沪股通、滞后两期融资融券。通过对情绪变量与收益率进行多元线性回归发现,情绪对收益率值的直接拟合情况不太理想。因此,本文将投资者情绪对收益率的预测转为对收益率二分类的预测,其中将指数大于0和小于0分别定义为上涨和下跌二分类,通过Logistic回归变量筛选及聚类筛选提取显著性指标,发现通过显著的变量分别为:同期东方财富多空调查、同期雪球舆论调查、滞后一期沪股通、滞后二期融资融券。最后,通过构建线性支持向量机模型来对收益率进行预测,由预测结果发现,从三大类提取的情绪指标对收益率的预测准确率达64%。从研究结果可以发现,个人及机构投资者可通过融资融券余额等资金面情绪指标及多空调查指标进行判断,在其呈现看多情绪的时候进行买入,并在各投资者形成一致性看涨预期的时候给予卖出;对于政府而言,可考虑从资金层面入手把控市场的走向,在融资融券余额指标过高时,可通过限制资金准入机制,减少资金的流入;相反的,在市场情绪低迷且融资融券余额保持较低的水平的时候,引导场外资金进入股票市场,从而给市场带来活力。