1. 研究目的与意义
随着互联网的日益普及与发展，大数据、云计算技术逐步融入社会各行各业，网络信息对人们日常生活的影响也逐步扩大。
在股票相关理论中，行为金融学提出，非理性投资者的心理和行为将会影响股票市场的形势，使股票价格脱离了其内在价值，而互联网信息（如股票论坛、财经网站等）含有大量的股票投资者情绪和行为信息，对股票研究具有非常重要的意义。
一方面，由于股市从宏观层面反映着一国经济的发展水平，同时对企业创新、优化资源配置起到促进作用；从微观角度股市成为个人投资者获得财富增值、投资收益的主要手段，也使投资者面临极大的风险。
2. 研究内容和预期目标
本文遵循一般的提出问题、分析问题和解决问题的思路，意图通过互联网数据挖掘技术探寻投资者情绪与市场收益的关联。
本文将立足于传统金融学理论，通过网络爬虫技术获取论坛数据量化投资者情绪，从而将投资者情绪引入到传统模型分析框架，以此来分析股价波动情况并预期未来市场收益。
3. 国内外研究现状
一、投资者情绪（一）定义传统金融学理论认为，一定时期内，资产价格由未来现金流贴现因子的大学所决定。
并基于市场上个人偏好相同，具有连续性的假设，贴现因子的值固定不变。
然而，现实条件下这种假设并不能成立，个人偏好并非完全相同且连续，因此模型往往受非理性因素影响，即外在条件的改变导致心理认知偏差，从而影响资产定价模型。
4. 计划与进度安排
文中使用的研究方法主要有文献分析法、统计分析法、实证分析法等。
具体研究变量工具方法有爬虫技术、数据挖掘、文本情感分类，指数构建等。
首先，本文对投资者情绪和行为金融相关理论与文献资料进行梳理回顾，并结合互联网大数据的时代背景，将网络投资者情绪与股票走势的关联性作为本文的研究重点。
5. 参考文献
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