利用python代码构建股吧信息量指标（根据发帖时间、阅读量、评论数、帖子标题自行设计指标），将该指标作为预测因子，检验其对长久物流的超额收益率是否具有可预测性。

构建股吧信息量指标的代码如下：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取股吧数据
df = pd.read_csv('stock_bbs.csv')

# 转换时间戳
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')

# 计算发帖时间间隔
df['time_diff'] = df['time'].diff().fillna(0)
df['time_diff'] = df['time_diff'].apply(lambda x: x.seconds)

# 计算阅读量指标
df['read_index'] = df['read'] / df['time_diff']

# 计算评论数指标
df['comment_index'] = df['comment'] / df['time_diff']

# 计算帖子标题长度指标
df['title_length'] = df['title'].apply(lambda x: len(x))

# 计算信息量指标
df['info_index'] = df['read_index'] * df['comment_index'] * df['title_length']

以上代码中，我们首先读取了股吧数据并将时间戳转换为时间格式。接着，我们计算了发帖时间间隔、阅读量指标、评论数指标、帖子标题长度指标，并将它们相乘得到信息量指标。

接下来，我们可以使用该指标作为预测因子，检验其对长久物流的超额收益率是否具有可预测性。具体的代码实现需要根据你的数据和模型来进行调整。