本书共八章内容,主要研究的内容涉及我国互联网上证券分析师的股票推荐、股票论坛数据的信息含量分析,并以此为基础构建分析师推荐指数和投资者情绪指数。进一步,在市场层面,研究分析师指数、投资者情绪指数与股指收益率之间的关系;在个股层面研究相应的影响模式。本书以证券分析师股票推荐和股票论坛的实证研究为主,有三个较为明显的特点:一是研究视角新颖。本书使用的股评数据来源于互联网。互联网中的股评数据具有易发布、易获得、低成本、实时更新、传播速度快等特点。这些股评数据已越来越受到国外研究者的关注,但是很少研究涉及中国股票市场。二是研究方法跨界。本书的研究涉及金融理论框架、股评大数据处理、人工智能技术等多学科知识交叉。三是研究成果适于多类人员借鉴。本书的研究成果适于证券电子商务、证券市场监管从业人员参考。本书适于高等院校从事互联网金融等相关领域研究的科研人员使用,适于政府监管、证券电子商务、理财业务人员参考。