“买的啥？”
“新能源。”
“牛逼啊！我买的半导体，套了。”眼镜男叹气，“你说半导体还有戏吗？”
如果是以前，李代码会说“看技术面”“看基本面”或者“我也不知道”。但现在，他有数据。
“情绪面不太好。”他说，“散户讨论里负面词多。”
眼镜男愣了：“情绪面？那是啥？”
李代码不知道怎么解释。难道说“我用爬虫抓了八千条讨论做了情感分析”？
“就是一种感觉。”他含糊道。
眼镜男似懂非懂地点点头，转回去继续看手机。
李代码喝完奶茶，走回家。路上，他打开手机，看到一条推送：“新能源汽车板块今日大涨，机构看好后市。”
他笑了。机构看好？他的爬虫显示，下午两点以后，新能源汽车的情绪分已经从+1.12跌到+0.76。散户在获利了结，机构在唱多接盘。
信息差。这就是信息差。
回到家，李代码没有立刻开始工作。他站在窗前，看着城市的夜景。万家灯火，每一盏灯下，可能都有一个看盘的人，一个研究K线的人，一个渴望从市场里分一杯羹的人。
而他，李代码，一个普通的程序员，刚刚用代码窥见了这个庞大游戏的一角。
他回到电脑前，打开编辑器。今天只是开始，模型还有很多可以优化的地方：情感词典不够完善，时间衰减系数需要调整，板块关联性没有考虑……
他新建了一个文件，命名为：
market_sentiment_v2.0.py
这一次，他要抓取更多数据：微博话题热度、财经新闻情感倾向、甚至股民表情包的使用频率（比如“牛”和“熊”的表情数量比）。
他要建一个更精准的模型。
一个能预测人心，或者至少，能预测人心如何影响股价的模型。
敲下第一行代码时，他想起了那个用《易经》算股票的实习生。实习生用八卦，他用代码。看似天差地别，但本质上都在做同一件事：寻找确定性，在一个不确定的世界里。
不同的只是工具。
而工具，会进化。
凌晨四点，李代码的爬虫再次启动。这一次，它的触角伸向更广阔的网络空间，抓取着亿万人的贪婪、恐惧、希望和绝望。
数据流如瀑布般倾泻在屏幕上。
李代码盯着
本章未完，请点击下一页继续阅读！