目前对微博情绪与金融预测之间关系的研究多数停留于诸如模式识别、语义分析、情感挖掘等文本挖掘技术,而较少研究微博情感传递过程。以金融微博文本情感挖掘和语义分析为基础,对相关的股票价格曲线进行拟合预测分析,包括对微博信息转播模型的研究和对微博情绪预测模型的研究。首先通过分析微博转播过程中的多个因素,包括转发情绪吸收、微博内容影响力、微博作者影响力、微博发布时间等,对模型自身进行拟合效果优化。其次,针对认证和非认证用户分类分析,并加入了转发次数的对其的再度影响,发现不同类型不同转发的用户对于股市曲线的影响滞后期不同。最后,在针对股市曲线变化的不同时期,对模型的拟合效果进行分析。给定金融市场某一特定关键词,采集了500,000多条金融微博及其相关用户信息。实验结果表明,新集成模型表现强于简单神经网络模型,而且是否为认证用户以及微博转发次数对微博滞后期的影响有所不同。此外,新模型的拟合效果,在股市上升期模型的拟合效果最好,下降期次之,平稳振荡期效果最差。