在互联网发达的当今社会,网络搜索引擎的应用已经成为了我们日常生活中不可分割的一部分,同时投资者信息的获取渠道也已经大大增加,由投资者心理偏差引发的市场波动事件也日趋增加。与以前获取信息的渠道不足相反,现如今的投资者处在一个信息爆炸的时代,在海量信息的冲击下如何帮助投资者克服常见的心理偏差,有效地获得准确的信息并及时地产生理性的市场行为是一个非常重要的研究课题。相较国外的谷歌(Google Search)搜索平台的普及化程度而言,我们国内广大网民普遍使用的是百度公司推出的搜索引擎。本文选取了百度指数的日搜索数据和宏观经济指标、投资者信心指数一起作为衡量期货投资者心理的替代变量,并创新性地将其应用于商品期货市场。同时搜集了从2014年1月2日到2017年12月30日共计15个活跃品种976个交易日的每日数据作为实证研究的数据基础,建立了投资者心理因素、宏观经济因素对商品期货市场历史波动率的面板模型,通过模型的显著性水平检验所选变量的有效性。在设计决策方案时本文引入了决策论经典的AHP层次分析法,将影响商品期货市场历史波动率的因素划分为三层:目标A层是商品期货市场的历史波动率,中间B层是当期和滞后期的百度指数、宏观经济指标和投资者信心指数,最后将期货市场上常见的非理性行为筛选归纳为羊群效应、自信过度、有限关注度、反应滞后这四大因素并列在方案C层。在方案的验证过程中先通过描述性统计、单位根检验和共线性检验考察了所选指标的平稳性,然后根据豪斯曼检验的结果确定建立随机效应的面板模型,随后通过加入宏观经济指标作为控制变量的面板回归模型的显著性结果验证了方案选取指标的有效性。接着通过专家调研、问卷调查的方式对建立的三层层次矩阵赋值,计算了各个指标影响期货市场风险的权重。最终通过整体一致性检验:四个要素即羊群效应、自信过度、反应滞后、有限关注对目标层的影响比重分别为0.23、0.17、0.17和0.42,验证了方案的有效性。最后根据方案得出的结论分别对期货经纪公司、期货市场监管机构和投资者本身提出了相关政策和投资建议。