自1990年上海证券交易所成立以来,中国的股票市场规模快速扩大,发展速度迅速,截止2018年末,总有1449家公司上市,上市证券共有12373只。在中国股票市场向成熟的市场化发展的进程中,投资者是该市场中重要的一个部分,但由于市场的不成熟,如受政策影响大,信息不对称情况严重,易产生股市暴跌暴涨现象等,加上投资者自身金融知识的不足与心理认知偏差等,导致股票市场中存在着许多非理性行为,使得股市波动更加剧烈。同时,随着网络的不断发展和互联网时代的到来,投资者越来越多的使用网络来进行股票的投资,并实时的在网络平台上留下自己的观点或表达自己的情绪,在对股市持看涨积极态度时会在网络上留下买入、加仓和持有股票等信息,在对股市持看跌消极态度时会在网络上留下卖出、减仓和推出等信息。在这样的背景下,使得研究投资者情绪与股票市场的互动影响成为了可能。本文基于行为金融学和投资者心理认知偏差理论,通过构建合适的投资者情绪指标来刻画投资者在股票市场中的非理性行为。基于Python语句对东方财富网站股吧内的帖子进行抓取后,利用文本挖掘技术对清洗后的数据进行处理分析,使文本数据量化为投资者情绪指数,从而与反映股票市场波动的四个特征指标结合构建SVAR模型来研究投资者情绪与股票市场波动的互动影响关系。本文的主要结论有以下几点:首先,在文本出局处理中,利用随机提取的训练集来进行分类模型的选择,发现朴素贝叶斯分类算法更为有效;其次,通过分析投资者情绪指数波动图,发现计算得出的投资者情绪指数与股票市场走势大致相符,说明构建的投资者情绪指标合理、可行;最后,通过建立五元三阶的SVAR模型研究投资者情绪指标与反映股票市场波动的成交量、波动率、换手率和收益率这四个特征指标的影响关系,发现投资者情绪对这几个指标有短期影响,而这四个指标对投资者情绪的影响存在滞后效应。