随着互联网技术的发展,越来越多的投资者从网络媒体上获取投资资讯并与其他网民沟通交流。投资者们在股票论坛上发表自己的看法并与他人交流,这些记录同时会被其他投资者关注并浏览。随着论坛规模的不断扩大,论坛中的帖子也包含越来越多反映投资者情绪的文本,我们可以利用这些文本信息来探索投资者情绪与股票市场之间的关系。本文利用Python撰写爬虫程序获取东方财富股吧上的帖子,而后通过机器学习的支持向量机（SVM）模型分析文本情绪,从而构建投资者情绪指标。本文采用换手率作为股票流动性的衡量指标,构建固定效应回归模型分析投资者情绪与股票流动性之间的相关性关系。实证研究结果表明东方财富网的股票论坛中的投资者情绪与股票流动性呈现出显著的正相关关系,即投资者情绪越乐观,股票流动性就越大。本文对投资者情绪与股票流动性之间的关系进行了进一步的探讨。分析在不同的信息不对称程度和不同的市场趋势下,投资者情绪变化对股票流动性的影响程度。结果表明,就信息不对称角度而言,信息不对称程度高时投资者情绪对股票流动性起到的促进作用会更强;就市场状态角度而言,在牛市的时候投资者情绪更加能够促进股票流动性。本文进行了稳健性检验,即分别构造另一维度的投资者情绪指标和股票流动性指标替代之前的解释变量和被解释变量,重复了主要回归的实证分析步骤,并采用滞后一阶的解释变量重新估计回归模型对结果进行了内生性检验,实证结果依旧稳健。最后,基于本文的研究结论,分别从投资者和股票市场角度对规范投资者的投资行为、保障股票市场健康有序的发展提出了相关政策建议。本文的研究为行为金融学中投资者情绪相关领域研究提供了一定的补充,也为投资者决策提供了新的视角。