融资买入额占比（Z-Score）： 融资买入额占市场总成交额的比例。该比例在恐慌中通常会降至极低水平，反映杠杆资金不敢轻易入场。
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四、 舆情与关注度维度（市场“叙事”与散户情绪中的恐惧）
1. 论坛恐慌关键词指数：
◦ 基于对主要股票论坛的文本分析，计算“割肉”、“清仓”、“绝望”、“崩盘”、“股灾”、“销户”、“关灯吃面”等典型恐慌关键词在单位时间内的出现频率、密度及互动热度，合成一个指数并进行Z-Score标准化。这是捕捉散户情绪恐慌的“温度计”，在恐慌时期往往呈现爆发式增长。
2. 新闻情感负面指数：
◦ 财经新闻中负面情感报道的比例和强度Z-Score。媒体是情绪的放大器，负面报道的集中出现会加剧恐慌。
3. 恐惧相关搜索指数：
◦ “暴跌”、“熊市”、“套牢”等关键词的搜索引擎指数变化率。反映场外潜在投资者或浅套投资者的关注焦点和焦虑情绪。
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“恐惧指数”的合成与计算：
陆孤影没有简单地将这些因子等权平均。他根据每个因子在反映“恐惧”上的敏感性、可靠性、领先性，以及因子之间的相关性（避免多重共线性），赋予不同的权重。价格与交易行为维度（尤其是广度指标和极端波动）权重最高，因为最直接；衍生品维度（期指贴水）权重也很高，因其前瞻性；资金维度反映实际行为；舆情维度则作为确认和情绪强度的补充，权重相对较低，但因其有时具有爆发性和领先性，也不可忽视。
具体合成步骤如下：
1. 因子标准化： 每个因子都已预处理为Z-Score或偏离倍数，使其可比。
2. 加权求和： 将各因子的Z-Score（负向因子本身Z-Score高代表恐惧，因此直接取正值；部分正向因子如上涨家数占比，其Z-Score低代表恐惧，需取负值后参与计算）乘以其权重，然后求和，得到一个原始的“恐惧综合得分”。
3. 指数化： 将这个原始得分，通过一个预设的函数（如基于历史分位数的映射），映射到一个0-100的区间，或者一个更直观的刻度上，如：
◦ 0-20： 恐惧水平极低（市场乐观或平稳）
◦ 20-50： 轻度恐惧/谨慎
◦ 50-70： 中度恐惧
◦ 70-90： 高度恐惧
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