bsp;主要由资金流向（大小单差异、板块轮动）、股指期货升贴水、新股表现等因子决定。反映资金是追逐**险资产还是寻求避险。
4. 参与热度维度： 主要由成交量变化、换手率、论坛讨论热度、搜索指数等因子决定。反映市场整体关注度和交易活跃度。
每个维度，将由属于该维度的一组正、负向因子综合计算得出。这为后续的情绪结构分析奠定了基础。
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第三步：权重确定与指数合成
这是模型构建的核心与难点。如何给不同的因子分配合适的权重？简单等权平均显然不合理，因为不同因子对市场情绪的表征能力和可靠性天差地别。
陆孤影采用了“主客观结合，动态调整”的方法。
首先，主观赋予初始权重。 基于他对市场的理解和历史经验，他给不同大类的数据源分配基础权重。例如，他认为交易数据（价、量、资金）是情绪最直接、最不可伪造的体现，给予最高权重（比如40%）。衍生品与信用数据（期指、融资融券）代表了“聪明钱”和杠杆资金的预期，具有前瞻性，给予较高权重（25%）。舆情数据（新闻、论坛）反映了市场叙事和散户情绪，但噪音较大，且可能具有误导性，给予中等权重（20%）。调查与宏观数据（基金仓位、IPO等）频率低且滞后，但提供了机构行为的侧面印证，给予较低权重（15%）。在每个大类内部，再对具体因子进行细分赋权。例如，在交易数据中，市场广度（上涨家数比）的权重可能高于单一指数的涨跌幅。
然后，引入统计验证进行动态微调。 他利用过去几年的历史数据（回测），尝试找出在历史重要市场顶部和底部区域（这些区域的市场情绪特征相对公认，如2015年牛市顶部、2018年底部、2020年疫情底等），哪些因子的Z-Score表现最为极端和一致，哪些因子的拐点更为领先。通过这种“历史极端情绪场景下的因子表现分析”，来验证和调整初始权重。例如，他发现，在市场极度恐慌的底部，论坛恐慌关键词的爆发性增长和股指期货的深度贴水，往往比简单的涨跌家数更为敏感和领先。那么，在“恐慌维度”的合成中，这些因子的权重就可能被调高。
合成方法：
对于综合情绪指数，他将所有正向情绪因子（取正值）和负向情绪因子（取负值，因为其Z-Score高代表恐惧）的加权Z-Score进行加总，得到一个综合得分。然后，将这个综合得分映射到一个0-100的区间，或者一个类似“极度恐慌-恐慌-谨慎-中性-乐观-极度乐观”的多级刻度上。映射的阈值，同样基于历史数据的统计分位数来确定（例如，综合得分的历史前5%定义为“极度乐观”，后5%定义为“极度恐慌”）。
对于分项情绪维度指数（如乐观指数、恐慌指数、风险偏好指数、参与热度指数），则采用类似的方法，仅使用属于该维度的因子进行加权合成。
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第四步：情绪动能与结构分析
单一的指数读数，只告诉了我们情绪的“位置”，但情绪的“变化速度”和“内部结构”可能更为关
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