随着互联网的日益发展,媒体的传播形式和传播手段也经历了一系列的变革。以微博为代表的社交媒体作为一种影响力越来越大的传播媒介,在社会活动中逐渐演变成一种交互式的信息共享交流载体。其作为很大一部分投资者主要的信息获取和交流平台,一方面可以反映投资者情绪,另一方面又会引导投资者的情绪。所以对社交媒体情绪与股票市场的联动机制进行研究有利于厘清社交媒体信息与股票市场的相互影响,为我国全面深化金融市场改革的方针提供一个新的视角,有利于国家更好的通过社交媒体等工具规范金融市场的信息披露和传播,为我国股票市场的健康发展提供优质的土壤,从而增进我国股票市场的有效性,推进证券业向着改革的深水区迈进。本文的研究分多个步骤进行:首先,通过分析历年微博官方设定的最具影响力财经大V排行和西瓜数据等第三方评估平台的排行数据,选取自2013年1月至2019年12月有连续微博数据的37位微博财经大V。通过Python语言设计爬虫系统收集上述微博大V自2013年1月至2019年12月期间的所有微博信息共计938323条。紧接着,通过基于情感词典的文本情感分析方法对爬取到的微博文本数据进行量化,构建量化情绪指标。之后再对37个时间序列的量化情绪指标进行K-Means聚类,分为8个相关性较低的组别,生成8组时间序列量化指标。然后做数据的ADF检验和格兰杰因果检验,验证8组情绪指标与上海证券综合指数收益率是否存在格兰杰因果关系。然后,从本文研究的微博情绪与股票市场、超过预期的收益率与股票市场未来走势、股市行情与微博情绪反应准确度三个方面梳理了相关理论和现象,并提出了13条假设。最后,对所有假设进行模型设定和假设检验。通过对实证结果的分析,本文主要得到以下结论:（1）微博情绪指指标对上海证券综合指数当日的收益率、成交额、波幅和次日收益率有显著的影响。对于收益率,有四类情绪指标表现出0.01显著性水平下的正向影响。对于情感表达较为准确的博主,其正向情感博文可以更多的促进股票市场的交易行为。对于博文更多的是反映市场情形的博主,其情感博文情绪指标会对成交量产生负面影响。对于波幅而言,情感表达较为准确的财经大V发布情感倾向为正的信息时,会对单日波幅产生正面影响,而对于其它组的微博财经大V,会产生负面影响。同时,部分组别的微博财经大V的情绪指数可以对上证指数次日收益率产生一定的正向影响。（2）如果上海证券综合指数的收益率超过（低于）了微博情绪所反映的收益率,那这种预期外的涨幅（跌幅）将引起更加剧烈的讨论,在一定程度上这种预期外的涨幅（跌幅）本身就代表了利好（利空）的情绪,对次日上海证券综合指数收益率造成正向（负向）的影响。（3）当市场出现短期大涨时,股市参与者会更加积极的参与到对股票市场的讨论中去,股市参与者花费的收集信息和传播信息的时间都会增加,使得市场信息的传播更加有效,在一定程度上增加市场的有效性,微博量化情绪指标对股票市场的反映会更加准确,同时对股票市场的影响也会更加的强烈。同时,长期的涨幅会削弱这种影响,因为股市参与者的时间和精力都是有限的,很难长期高强度的投入到股票市场的的讨论中去。所以,当股市处于短期上涨状态时,微博情绪对股市收益率、成交量、波幅和次日收益率的反应更准确,当股市处于长期下跌状态时,微博情绪对股市收益率、成交量、波幅和次日收益率的反应更准确。