p; 周严的铜算盘敲了敲“人情压力指标”台账：“‘行长特批’‘地方纳税’‘顾全大局’——这些非结构化描述，得变成可计算的‘数字标尺’。”
三人共识“归一三规”：
• 情绪标签化：将“绝望割肉帖”标记为“-1”、“机构暗盘增持”标记为“+1”，用数字量化人性；
• 规则指标化：把“人情压力”拆解为“财政补贴占比（%）”“政府协调函关键词数”等可计算项；
• 跨市场标准化：将A股、港股、美股的“恐惧指数”统一按“0-100分”校准（如A股“恐慌指数”=港股“恐慌指数”×+美股“中概股ADR溢价率”×）。
“不同数据源像‘方言’，”林静在终端写伪代码，“归一就是给它们装‘普通话翻译器’，让系统能听懂。”
二、分工协作：情绪-逻辑-规则的“数据冶炼”
1. 陈默的“情绪数据清洗”：用“人性刻度”校准“恐惧贪婪”
（1）基础情绪：剔除“假绝望”与“伪贪婪”
陈默的任务：清洗第222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。
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