随着互联网的高速发展,越来越多的金融学者尝试从众多互联网信息中辨别出对预测市场有用的信息,有很多学者认为互联网论坛中包含着可以揭示公司基本面的有效信息。本文利用中国东方财富网股吧2011年1月至2014年6月的数据,采用朴素贝叶斯的文本情绪分类技术,将帖子按投资意见分为“买入”、“中性”、“卖出”,构造了情绪看涨指数、意见一致指数、股吧质量指数等股吧特征变量,研究了两方面的问题:一方面是研究了中国股吧与沪深300个股股票市场的关系。利用FamaMacBeth截面回归方法,研究股吧特征变量与证券市场特征变量包括收益率、成交量、波动性的关系,结果显示情绪看涨指数与收益率、发帖量与成交量、投资者意见一致指数与波动性之间存在双向的预测作用。另一方面是研究了股票论坛中高质量的信息能否更好的预测股票收益率,间接研究了股票论坛数据包含有效信息的可能性。我们发现中国股票论坛中的投资者情绪能显著的预测未来1日的股票收益率,但具有较高质量的股票论坛中情绪的预测能力与质量较低的股票论坛没有显著的区别。不仅如此,我们发现帖子的平均质量并未超越甚至达到0.5,说明单个帖子的预测能力并未超过随机猜测的能力。由于股票收益率存在一阶自相关,我们认为股票论坛投资者情绪对市场的预测能力,只是对同日收益率的反应,而非包含有价值信息的预测。