本书通过对多源异构的网络文本及交易数据进行深入挖掘，构建系统全面的投资者情绪动态指标体系，并且在厘清投资者情绪对股价收益率、波动率等市场微观结构指标的影响机制的基础上，探寻多源投资者情绪与股价波动的复杂交互作用路径，同时基于机器学习算法对投资者情绪的异常变化进行风险预警，为大数据驱动下的金融风险管理提供依据。本专著不仅有助于丰富投资者情绪应用的实证研究、完善行为金融学和金融风险管理相关理论，同时为投资者和监管部门判断市场走势和制定相关政策提供数据基础和决策依据。