互联网技术快速发展,给经济社会发展和人们的生活造成了很大的冲击,社交媒体平台的出现迅速改变了信息的传播方式和传播路径。在资本市场上,投资者与企业两类参与主体的关系也因为互联网平台变得更加紧密。微博、股吧评论区、微信朋友圈的出现,让广大中小投资者完成了从信息的被动接收者到信号发出者的角色转变。具体的,投资者通过在社交媒体平台的评论、转发帖子等方式发出自己的声音,表达自己的情绪,形成了庞大的舆论力量。这样资本市场与投资者情感之间也发生了化学反应。在股票市场上,投资者情绪的波动可能会对公司未来的股价表现,股票的预期和实际收益率产生明显的影响。本文选取了2018年10月至2019年10月上交所市值前70%公司的周股票加权收益作为分析样本。之所以选择市值前70%的样本,是考虑到国内资本市场由于强IPO监管下可能存在较多的潜在空壳公司。然后通过网络爬虫技术获取东方财富股吧中相对应时期的投资者关于样本公司股票的评论文本,并利用Python结巴库及词汇文本匹配法,分析文本的正面及负面情绪倾向,建立了网络文本情感指数TM。借鉴BW指数的构造方式,选择成交量（VOL）、交易额（AMOUNT）、换手率（TURN）、IPO首日发行量（IPON）、封闭式基金折价率（DCEF）、消费者信心指数（CCI）、中国投资者信心指数（ICI）七个指标,结合TM指数,采用主成分分析法建立本文所需的投资者情感衡量指标SENT。在实证分析当中,本文首先使用Fama-French三因子（以下简称FF3）模型探究国内股市是否有显著的价值效应与规模效应,具体做法是将样本按照规模因子和价值因子分别进行分类后交叉结合,得到四个不同的投资组合样本,回归结果表明国内股市有明显的价值效应和规模效应。考虑到国内资本市场在IPO及境外投资强监管的背景下,FF3模型的预测精准度可能会有所降低,因此本文纳入了CH-3模型,该模型是基于FF3模型针对国内市场的优化,在规模因子方面,剔除了市值在最后30%的潜在壳公司。价值因子则选择市盈率的倒数而不是公司的账面价值作为代理变量。回归结果发现,基于CH-3模型的预测精准度较FF3模型更高,而此时的价值效应和规模效应依然存在。最后,本文跳脱出传统资产定价模型的框架,基于行为金融学尝试对CH-3模型进行优化,具体的做法就是将所构造的投资者情绪指标SENT作为一个新的因子纳入到该模型中,得到了一个包括市场、规模、价值、情绪四个因子的模型,本文将其命名为CH-4。基于CH-4模型的回归结果发现,投资者情感与公司的股票收益率具有明显的正向关系,而在对公司进行分类过后发现,这一影响机制只在小规模公司样本中产生作用。另一方面,CH-4模型的可决系数区间相较于FF3模型以及CH-3模型,提升到了0.77-0.85。说明本文新构造的模型能够更加精确地预测收益率的波动。本文研究主要的结论总结为:1.在行为金融学理论的支撑下,验证了投资者情感对于股票收益存在实质性的影响,且这种影响只在规模较小的公司中发挥作用。2.鉴于中国资本市场与国外资本市场在监管力度、会计核算指标等多方面的差异,FF3模型能够对股票收益率波动进行预测,但精准度不够,而经过改良后的CH-3模型以及CH-4模型能够更好地预测股票市场的波动。3、国内股市同样存在着规模效应和价值效应,说明我国的股市参与主体中,有大量非理性的散户投资人,其跟风行为会致使股票的收益产生剧烈的波动。同时,本文的分析研究有一定的理论及现实意义。