身就是情绪放大器。
• 期权市场数据（如能获取）： 看涨/看跌期权的成交量和持仓量比率（Put/Call Ratio），波动率微笑曲线的形态变化，都能揭示市场对尾部风险的定价和情绪倾向。
第三层：文本与舆情数据。
• 财经新闻情感分析： 通过自然语言处理技术，对主流财经媒体的新闻标题和摘要进行情感分析（正面、负面、中性），构建新闻情绪指数。媒体是情绪的放大器，其倾向往往引导或反映市场情绪。
• 社交媒体与股票论坛舆情监控： 这是感知散户和市场“噪音”层情绪的关键。但他不关注具体的观点或荐股，而是关注讨论热度、关键词频率、情感倾向的量化变化。例如，在股票论坛中，“牛市”、“涨停”、“抄底”、“十倍股”等关键词的爆发式增长，往往对应情绪狂热；而“熊市”、“割肉”、“清仓”、“销户”、“救命”等词汇的泛滥，则对应情绪冰点。他需要建立一套爬虫和文本分析程序，对这些非结构化数据进行结构化处理，生成论坛情绪热度指数、恐慌/贪婪关键词指数等。
• 搜索引擎指数： 如“股票”、“开户”、“暴跌”等关键词的搜索量变化，能反映场外潜在投资者的关注度和情绪。
第四层：调查与机构行为数据（间接或滞后）。
• 投资者仓位调查（如能获取）： 公募基金仓位、私募基金股票仓位、散户仓位调查等，反映不同群体的实际风险暴露水平，是情绪的结果也是未来潜在力量的来源。
• 新股表现与发行： 新股上市首日涨幅、破发率、以及新股发行（IPO）的节奏和规模，是监管层和市场对风险承受能力的直观反映。
陆孤影将这些想法输入系统，开始构建数据采集框架。这需要大量的数据接口、数据处理能力和算法模型。好在“孤狼-幸存者系统”本身具备强大的数据处理内核，他需要做的是设计算法、建立关联、定义权重。
他并不追求在每一个子项上都做到极致完美。他知道，情绪本身是混沌的、非线性的，任何模型都只能是近似。他的目标是，通过多个维度、不同频率、相互印证或背离的指标，构建一个情绪“仪表盘”，就像飞行员拥有高度表、空速表、姿态仪一样，从多个角度感知市场的“情绪状态”，而不仅仅是看一个笼统的“温度计”。
他初步构想，这个“情绪维度”体系将产出几个核心的量化输出：
• 综合情绪指数
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