分析软件如何在全球每天数百亿推文中筛选有效信息，成为量化市场情绪的关键，专业的算法成为筛选有效信息的利器。
对相对成熟的美国公司来说，其能利用的数据池非常广泛。《每日经济新闻》记者注意到，Dataminr、SMA和Hedge chatter三家业界主力的信息来源分为两种。
一种是依托全球最大专业数据提供公司英国DataSift（数据雨燕）和美国GNIP。DataSift数据池共有超过21家网站，拥有强大的信息过滤算法，每秒能挖掘12万条推文，数据池除了主要的Twitter、Facebook、Wordpress和Tumblr外，还有图片社交网站Instagram、视频分享网站Youtube和Dailymotion等，其中Datasift还取得了新浪微博、腾讯微博的资源授权。
二是公司用自己的语义分析法对数据进行细分。例如SMA锁定超过30万的专业投资者，这部分人密切关注资本市场动向，有规定地发布股市推文。因此成为SMA数据库的基础来源，并每月自动筛选替换。
国内篇
A股情绪量化分析刚起步 深度待提高
在国内，首款情绪分析软件股票雷达已面世三年多；基于印第安纳大学研究成立的投资脉搏网站推出心情指数，直观感受股市情绪与大盘变化走势；基于百度搜集大数据的百度股市通也公布了不俗的成绩，我国的股市情绪量化分析已在起步。
作为2012年就利用社交情绪预测股市的公司，股票雷达创始人冯月在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，股票雷达中的雷达关注功能是一款针对A股的个股资讯聚合分析工具，它通过捕捉全网各类股票资讯，统计网络中所有人的看涨看跌观点，再利用自身大数据技术分析出目前市场整体看好的股票是哪些。
与美国此类软件数据来源不同的是，冯月向记者介绍，股票雷达后台数据来源于全网，只要与股票有关的网站，包括微博在内，都是股票雷达分析来源。这主要是因为A股客户相对分散。《每日经济新闻》记者注意到，投资脉搏网站的股市心情指数，数据来源于股吧、新浪财经、搜狐财经等，并利用自家的算法程序在社交数据中提取最核心关键内容，辨别“涨跌、买卖”等关键指标，得出大多数股民对大市的心理预测值，且用户也能在投资脉搏网站上对当天股票的整体行情评分，取值范围是从-100～100之间，代表看空或看多情绪的强烈程度。
相较于分析股市情绪的上述两款应用，除了分析全网股市情绪外，百度在今年2月推出的百度股市通APP还利用了百度的大数据引擎技术，智能分析股市行情热点，根据百度股市通5月13日公布的数据显示，百度股市通所有热点事件股票的上涨概率达78%，股票日均涨幅达1.7%。
冯月向对记者表示，从国内应用提供的服务看，我国的社交网络情绪分析还处于起步阶段，也暂时缺乏健全的市场监管和指导。记者注意到，相较于美国社交网络情绪分析已深入华尔街，我国的股市情绪分析还有很大提升空间。
美国软件公司对市场情绪的量化已进入可视化阶段，能将一只股票的实时情绪变化走势形象地表现出来，甚至能将这些数据通过Excel下载并自行统计，其所能达到的直观效果与分析深度不言而喻。
我国的相关软件多是一揽子聚合信息服务中的一项，且只涉及后台分析，向投资者提供市场情绪看涨或看跌的个股，目前还不能像东方财富、同花顺等交易软件一样，向投资者提供具象数据。
争议篇
情绪指数非万能 但有助于理性投资
情绪跟股市之间的联系似乎得到了理论的论证，那么在“真刀实枪”的投资行为里，情绪指数是只能做提供分析参考的“助攻者”，还是可以直接指导投资的“得分手”，其预测个股的可靠程度又有多少，国内外对此的争议从未间断。
判断大市优于个股预测
对于个股预测，美国印第安纳大学信息科学及计算技术副教授约翰·博伦认为情绪预测大市趋势比预测个股更有用。
约翰·博伦质疑道，仅仅监测Twitter上的一个子集（如金融板块），到底有多大价值：“从表面的角度来看，这是一个显而易见的事情。但你必须问问：为什么有人要针对一只股票发推文，为什么推文比其他指标更有价值？”他补充说，如果你了解一点市场内幕，肯定不会和别人分享。
但博伦也认为，整体的互联网情绪分析能产生重大收获。他建立了一家趋势分析企业，试图发现“金矿”。他说：“我们在寻找隐藏的社会潜流。”