随着互联网及社交媒体的蓬勃发展,社交平台的文本信息潜移默化地影响着投资者的投资行为,市场舆情直接影响到投资者心理和行为,因此,投资主题风格轮动是市场驱动的重要因素。运用投资者产生的海量互联网文本信息数据,准确地给出主题相关概念股的投资建议,对投资者的投资分析模式理论探索和实践操作均将有极大现实意义。本文通过对股吧文本进行深入分析挖掘,首次在量化投资领域构建了一种基于主题挖掘及情感分析相结合的投资策略模式。方法主要基于隐狄利克雷分布(LDA)算法模型,对东方财富网财经评论吧的文本进行主题挖掘,实现了股市每日舆论热点监测;接着为改进主题挖掘结果的独特性,设计了信息熵指标进一步过滤主题干扰词,该方法有效地降低了主题的困惑度及提升了主题间的差异性;针对主题模型挖掘出的主题是随机的,与金融市场认可的主题不匹配的问题,本文以市场已有概念——新能源汽车主题为例,利用已调优的主题模型抽取该主题的关键词建立主题词库,设计了“主题得分”指标进而实现从股吧舆情中提取出该主题的热度并实施每天自动监测,完成了主题热度的量化工作。接下来本文基于此构建了量化投资策略并进行实证分析:首先针对2019/01/01-2020/02/29期间的股吧舆情挖掘提取出新能源汽车主题得分,将其与新能源汽车指数超额收益波动做了相关性检验,选择了与主题得分显著相关的主题关联股票作为投资股票池。就此对股池的个股爬取同时期的股吧评论,运用文本分类算法进行情感分析后构造了“看涨”情绪指标以辅助策略择时信号的生成;最后利用“主题得分”+“看涨指标”结合均线策略,建立了一种基于股吧文本的“主题+情感”的量化投资新策略模式,在聚宽平台进行历史回测后证实策略有效且表现良好,从而为投资者提供了一种新的投资策略模式参考,同时也证明了股吧文本中的确蕴含对于主题投资决策有价值的信息。