你好

我的思路是这样的：（简单版）

1 爬取金融大鳄的blog文本，下载历史股票数据

2 对这些文本进行sentiment analysis

3 给文本贴label  positive为1，negative为0 （意思就是1的时候，如果预测准确，股票应该涨）

4把这些1 0 1 0 1 0数据画折线图（横轴是时间） 与历史股票涨跌图放在一起比对，如果有相关性，可以根据每天对新的文本的sentiment analysis进行预测。 

5如果plot出来之后没有相关性，告诉导师别****淡了 ，还是直接用timeseries预测更靠谱。

6 如果有还不错的相关性。（肉眼可见的相关）就做一个ensemble model 整合每日的blog sentiment analysis 结果和timeseries预测结果。