在资产定价理论发展进程中,Black和Scholes提出了著名的BS期权定价模型,奠定了期权定价理论基石,对期权定价历史发展而言具有重要的里程碑意义。然而,随着期权定价不断发展,大量研究表明由BS模型推导出的期权价格与市场真实期权价格之间存在显著差异。追溯其根源,BS模型背后的假设过于严格,该理论认为投资主体完全理性,同时市场是完备的,即使市场上存在部分非理性投资者,市场的充分套利也会弥补由非理性投资者带来的价格偏差,此时投资者的非理性行为可以被忽略。但行为金融学研究表明,投资者是非理性的,其投资决策会受到情绪影响,并且市场的有限套利不能消除由情绪带来的定价偏误。因此,如果在期权定价时考虑投资者情绪对期权价格的影响,有助于提升模型定价效率,减少估计偏误。本文主要进行了两方面工作。首先,以股评文本构建了情绪指标,通过机器学习模型、深度学习模型两大方法识别股评文本,将其转换为投资者情绪。其次,构建了基于市场情绪的期权定价模型,数值模拟了市场情绪对于期权价格影响,并实证检验了加入市场情绪因子的期权定价模型改进效果。具体来讲:第一,市场情绪指标构建上,通过对“东方财富股吧”进行网页抓取搜集了2018年至2019年的投资者评论,再以机器学习模型、深度学习模型两大方法识别股评文本,将其转换为投资者情绪,并评估两种方法的识别效果。研究发现,相比于机器学习模型而言,深度学习模型分类效果更为优秀,其中深度学习模型中的长短期记忆模型（LSTM）可以将识别精度提升至92%以上,明显优于其它文献的分类精度。第二,构建基于市场情绪的期权定价模型。在现有的BS模型基础上,放宽投资者非理性假设,通过研究市场情绪对于贴现率的影响,构建推导基于投资者非理性假设下的期权定价模型。之后,衡量改进后的期权模型定价效果,结论发现,无论对于看涨期权还是看跌期权而言,改进后的BS期权定价模型均可以缩小理论价格与实际价格误差,理论价格与实际价格的相关性也进一步提升。本文构建了文本情绪指标,实证分析了情绪对于期权价格的影响效应,推导了基于市场情绪的期权定价模型,并进行了模型的改进效果检验,论证了市场情绪对于期权定价的系统性影响,有助于帮助投资主体理解期权价格行为从而规避风险。