法：对关键标的（如“星火科技”）的“实控人抖音点赞”数据，用“人工浏览+纸笔记录”补全（避免爬虫遗漏）。

“沉默数据常像‘破洞的渔网’，”林静补充，“补网不是‘遮丑’，是让每个漏洞都能兜住真相。”

3. 第三重滤网：归一——统一“多源数据的语言”

周严的铜算盘敲了敲“人情压力指标”台账：“‘行长特批’‘地方纳税’‘顾全大局’——这些非结构化描述，得变成可计算的‘数字标尺’。”

三人共识“归一三规”：

• 情绪标签化：将“绝望割肉帖”标记为“-1”、“机构暗盘增持”标记为“+1”，用数字量化人性；

• 规则指标化：把“人情压力”拆解为“财政补贴占比（%）”“政府协调函关键词数”等可计算项；

• 跨市场标准化：将A股、港股、美股的“恐惧指数”统一按“0-100分”校准（如A股“恐慌指数”=港股“恐慌指数”×0.8+美股“中概股ADR溢价率”×0.2）。

“不同数据源像‘方言’，”林静在终端写伪代码，“归一就是给它们装‘普通话翻译器’，让系统能听懂。”

二、分工协作：情绪-逻辑-规则的“数据冶炼”

1. 陈默的“情绪数据清洗”：用“人性刻度”校准“恐惧贪婪”

（1）基础情绪：剔除“假绝望”与“伪贪婪”

陈默的任务：清洗第222章抓取的“恐惧/贪婪指数”底层数据，重点处理“语义歧义”与“行为矛盾”。

• 恐惧指数清洗：

◦ 案例1：某散户发帖“完了，全完了！”配旅游照→ 查其“融资余额”（未减少）、“持仓量”（未卖出）→ 判定“假绝望”，数据作废；

◦ 案例2：某股“融券余额突增25%”但“股吧留言量正常”→ 用“行为一致性法”确认“机构做空”为真，保留数据。

• 贪婪指数清洗：

◦ 案例1：某机构“Level-2小单合并”显示“净买入”但“研报推荐逻辑”为“中性”→ 用“关联推导法”判定“伪装增持”，数据降级；

◦ 案例2：某股“大宗交易溢价6%”且“外资持仓同步增加”→ 确认“真贪婪”，标记为“高置信度”。

“每个情绪数据都要‘过人性筛子’，”陈默在活页本写，“假绝望是‘狼披羊皮’，伪贪婪是‘糖衣炮弹’，筛掉

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