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第二类：衍生品与信用交易数据
这类数据直接反映了杠杆投资者和专业机构对未来的预期和当下的风险偏好。
【采集目标与方式】
1. 股指期货数据： 实时获取沪深300、中证500、上证50等主要股指期货主力合约的价格、成交量、持仓量，以及其相对于现货指数的升贴水（基差）。升贴水的幅度、变化方向、以及期货持仓量的变化，是洞察机构情绪和期现套利资金动向的窗口。持续的深度贴水往往预示着悲观预期。
2. 融资融券数据： 每日收盘后，从交易所公开信息或数据服务商获取前一日全市场及分行业的融资余额、融资买入额、融券余额、融券卖出量。重点关注融资买入额占市场总成交额的比例（反映杠杆追涨情绪）、融资余额的环比变化（反映杠杆资金进场/离场速度）、以及融券余额的变化（反映主动做空力量）。
3. 期权市场数据（尝试获取）： 如果数据接口支持，尝试获取上证50ETF、沪深300ETF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
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