目前,随着互联网的发展,传统的新闻媒介受到了较大的冲击,论坛、微博、微信、贴吧、抖音等新兴信息传递媒介受到了越来越多人的喜爱,与此同时,互联网中的信息不再是被传统新闻机构所掌控,网民不断在互联网上发表着自己的见解。近几年更是出现了不同于传统媒体的“自媒体”,“自媒体”的出现,使得个人话语权在网络中的影响力逐步上升,有影响力的自媒体往往能够影响某一互联网群体的行为。对于中国股票市场来说,传统新闻机构的影响力在逐步下降,众多股民会选择参考网络中具有较大影响力的人物,参考他们的投资与交易逻辑,来进行股票市场的交易活动。本文对官方媒体与网络自媒体所产生的文本数据进行处理,使用百度的文本分析模型对文本数据进行情感倾向预测,并基于模型得出的情感倾向数据构建官方情感指数与网络自媒体情感指数,来研究两者对于中国股票市场的影响。官方情感指数、自媒体情感指数与沪深300走势三者之间中期影响的实证分析中,本次研究构建了VAR模型来研究以周为周期,三个时间序列之间的关系,研究发现:（1）官方情感指数的变化滞后于自媒体情感指数与沪深300指数的变化,后两者为前者的格兰杰原因。（2）沪深300指数的变化会在当期变影响官方情感指数与网络自媒体情感指数,官方情感指数的变化对沪深300的影响则在滞后一期才有所体现。网络自媒体的变化对沪深300指数与官方媒体情感指数的影响在滞后一期才有所体现。使用线性回归模型进行拟合,模型表明:官方情感指数与网络自媒体情感指数能够一定程度上反映沪深300的走势。官方情感指数、自媒体情感指数与沪深300指数三者之间短期影响的实证分析中,通过EMD经验模态分解方法来判断股票市场的走势,随后构建并训练XGBoost模型。研究发现:影响次日沪深300走势的变量中,以下几个变量的影响较大:官方情感指数、当日官方情感指数增量、网络自媒体情感指数、当日网络自媒体情感指数增量。因此,从短期角度看,官方情感指数、自媒体情感指数对沪深300走势存在显著的影响。最终本文基于XGBoost的预测结果提出了一种投资交易策略,因此,该研究存在一定的实用性。