单指标方法
1. 利用指标与市场的相关关系
这里的市场指市场中的各指数，按照不同指数分别分析。
通过观察滚动时间内的相关系数序列，并进行相关性统计分析：将指标变化对当期与隔期收益率做回归，观察结果。
通过正负向特征进行回测，（主要关心指标与下期受益的相关程度）
根据回测结果探索指标的领先-滞后性，判断其预测能力；
2. 格兰杰因果检验
通过格兰杰检验，监测指标对市场是否具有预测作用
在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。
格兰杰因果检验的前提
格兰杰因果检验需满足一定的前提条件，在检验之前需要做如下步骤的检验
1. 单位根检验；检验时间序列的平稳性。若平稳，可进行Granger因果检验；
2. 若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。
3. 若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
格兰杰因果检验
检验X是否是引起Y的原因；
原假设为：X不是引起Y的原因；等价于bp=...=bq = 0
1. 先做如下回归，得到回归的残差平方和RSS1
2.再做如下回归，得到回归的残差平方和RSS2
3. 统计量F=[(RSS1 - RSS2)/q] / [RSS2/(n-p-q-1)] ~ F(q,n-p-q-1)；即可检验在一定置信水平下是否拒绝原假设。
4.再做反方向，Y不是引起X的原因；如果结果为无法拒绝原假设，则可得到结论，X，Y有格兰杰因果关系，X是引起Y的原因。
多指标方法
1.通过筛选多个情绪指标打分制
兴业证券，单指标得分到最终得分
通过得分得出多空及仓位观点
2.通过多个情绪指标构建情绪指数
中原证券，时序全局主成分分析
申万证券，选因子拍权重构建情绪指数
通过设置情绪指标上下阈值，穿越进行看多空
账户活跃度为例
2009-01-01至2015-05-08：参与交易户数/总户数
2015-05-08至2016-05-13：参与交易人数/总人数
兴业证券分位数择时
参数设定：时间窗口50周，分位数：1/3，收益起算时间：公布数据后推2天
2009-01-01至2015-05-08
参数设定：时间窗口25周，分位数：1/3，收益起算时间：公布数据后推2天
2009-01-01至2015-05-08
参数设定：时间窗口25周，分位数：1/3，收益起算时间：公布数据后推2天
2015-05-08至2016-05-13
无看多信号
参数设定：时间窗口5周，分位数：1/3，收益起算时间：公布数据后推2天
2015-05-08至2016-05-13
