微博、博客、微信、论坛等各种网络社交平台的出现,意味着我们已经进入了互联网的新时代。网络社交平台在人们的生活中发挥着越来越重要的作用,改变了人们分享信息和交流的方式。人们可以通过网络社交平台随时随地表达他们对社会问题的意见和看法。随着文本挖掘技术的提升和大数据时代的到来,网络爬虫为访问大量网络信息提供了强大的技术支持。就中国目前的资本市场而言,股市充斥着大量的非理性投资者,其交易行为极大程度上受主观情绪的影响,这些非理性的情绪化交易导致我国股市异常波动时常发生。行为金融学理论表明,投资者情绪是影响资本市场发展的重要因素,但关于如何度量投资者情绪至今仍存在争议。传统的投资者情绪指标并不能全面真实的反映投资主体的心理状态,而基于网络社交平台的投资者情绪为衡量投资者情绪提供了一个全新的渠道。如今大多财经媒体、经济专家都会通过网络社交平台发布股市相关信息,投资者可以通过这一平台及时获取这些信息,结合自己的判断表达对市场或个股的看法。无论是专家还是投资者发布的信息,这些文本都代表了一定时期内人们对整个市场现状及后期的判断,对于能否有效预测股票市场未来走势具有重大意义。因此,利用网络社交平台的文本数据构建投资者情绪指标,并利用它来探讨投资者情绪与股票市场的关系,对我国股票市场发展有重要的研究价值和现实意义。新浪微博作为网络社交平台中的一个重要应用,因用户群体的广泛、传播信息的快速、内容自产等优势,推动新浪微博成为最重要的信息传播媒介之一。随着越来越多的财经媒体、专家等在微博注册账号,通过微博随时随地发布股票市场信息,基于此本文选择新浪微博为数据来源,利用关键词搜索爬取2015—2018年期间所有与股市相关的信息,获取近420万条微博文本数据。利用文本情感分析软件对获取的原始微博文本数据进行情感分类,分为积极情绪、中性情绪和消极情绪三大类,以此构建微博投资者情绪指标。选取总市值和滞后一日的收益率作为控制变量,利用分位数回归模型对上证综指的收益率进行实证分析。实证结果表明,基于新浪微博文本数据所构建的投资者情绪指标与我国股市之间存在显著的影响。在一些特定分位水平情况下,微博投资者情绪对股市当期、未来收益之间存在不同的影响,这意味着在收益率处于不同分位数水平的时候,微博投资者情绪对股市具有一定的预测能力,因此可以根据微博投资者情绪的变化预测股市收益的尾部行为特征,为防范金融风险提供决策建议。