本文利用微博这一新兴社交平台，探寻大数据挖掘方法，以求更准确量化投资者对于个股的真情实感，构建个股微博情绪指标并探讨其对股票收益的预测能力。　　选取中国资本市场上市值最大的中证100成分股作为研究样本，从中挑选出每日微博数量排名前48的股票，微博发表时间区间为2013年1月1日至6月30日。采用微博抓取工具，手动批量操作挖掘出提及股票的537789条微博，运用情感倾向分析工具分析微博情感，构造出个股微博情绪指标。通过对个股微博情绪指标与信心指标的相关性分析发现两者显著相关，且微博情绪指标与上证综指的走势趋于一致。　　通过基本统计分析，样本股票在2013上半年内平均每天每只股票有59条微博提及。将股票按微博情绪由小到大分为十组考察每组的股票收益，发现情绪最低组股票的收益较低，反之较高，微博情绪与股票收益基本呈正向关系。　　进一步对个股微博情绪指数与个股收益进行的回归分析结果显示，微博情绪与个股收益在1％的水平上显著正相关，验证了投资者情绪正向预测股票收益的假设，且在相对较长的时间段内（3天），预测作用仍存在。时间序列上，格兰杰因果检验结果表明，滞后3期和5期时，个股微博情绪是股票收益的格兰杰原因，情绪对于收益具有一定的预测能力。