实证结果表明网络热度作为择时信号源在历史区间内具有优异的表现，网络
热度相对于大盘具有领先性质，基于网络数据源的数据,可以根据网络情绪的变动比
较准确地预测市场的涨跌。总结一下，本篇专题报告中网络热度择时策略的要点包
括：
首先，在热度择时策略的构建中，热度数据的质量是首要关键，本篇专题策略
中选取了比较能够代表投资者情绪的典型财经网站、搜索引擎的热度数据；
其次，在专题策略中通过设臵布林通道，寻找每日发出看多信号、看空信号的
阈值；不同的热度数据体现出不同的性质，可以通过参数敏感性测试来选取最
佳的参数设臵；
最后，在震荡行情下，热度择时策略受到了影响，专题策略中提出了综合信号
的改进方法，增加信号的准确度，减少仅依赖单一信号的偏差；
本篇专题报告对网络数据源在择时方面的应用进行了探讨，初步得到了一些实
用性的研究结论，但也存在以下不足之处，同时也提出几个未来可以深入研究的方
向：
首先，由于不同热度来源网站的用户群体不同，并且单一热度也难以代表全部
的市场投资者，我们可以进一步尝试综合利用三个热度数据来开发更加复杂的
模型；但是目前，受限于数据的时间长度，尤其是热度2、热度3的区间较短，
样本量较小，策略的稳定性尚需继续研究；
其次，我们使用了统一的参数进行综合信号测试，但是由于不同热度在均值和
波动性上具有不同的性质，我们可以尝试在综合信号测试时对不同信号设臵不
同的参数，充分挖掘热度数据的价值；
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