利用python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。

好的，这是一个涉及到多个方面的复杂问题。我将尝试为您提供一些思路和方法，但是具体的实现需要您根据自己的需求和数据进行调整和完善。

首先，我们需要从东方财富网的股吧中抓取长久物流的帖子数据，包括发帖时间、阅读量、评论数、帖子标题等信息。这一步与上面的问题一样，可以使用Python的Requests和BeautifulSoup库进行实现。具体代码见上面的问题。

其次，我们需要设计股吧信息量指标。根据您的要求，我们可以考虑将发帖时间、阅读量、评论数、帖子标题作为指标，分别进行处理和加权，得到一个综合的指标。具体的处理方法可以根据实际情况进行设计，例如：

- 发帖时间：可以将时间按照不同的时间段进行分组，例如早上、中午、下午、晚上等，然后对每个时间段的帖子进行计数，并将其归一化到[0,1]的范围内。
- 阅读量和评论数：可以将阅读量和评论数分别进行归一化或者取对数处理，然后将其加权，得到一个综合的指标。
- 帖子标题：可以使用文本挖掘技术，对帖子标题进行分词、去停用词、提取关键词等处理，然后根据关键词的出现频率和权重，得到一个标题相关性的指标。

最后，我们需要检验股吧信息量指标对长久物流的超额收益率是否具有可预测性。这一步需要使用统计学和机器学习的方法进行实现。具体的方法包括：

- 建立模型：可以使用回归、分类、聚类等机器学习模型，将股吧信息量指标作为预测因子，将长久物流的超额收益率作为目标变量，建立预测模型。
- 模型评估：可以使用交叉验证、ROC曲线、AUC值等方法对模型进行评估和选择，选择最优的模型。
- 模型应用：可以使用最优模型对新数据进行预测和分析，得到股票的预测收益率和风险等指标。

需要注意的是，以上方法只是一个基本的框架，具体的实现和调整需要考虑到数据的特点和实际场景的复杂性。同时，因为涉及到股票市场的复杂性和不确定性，预测股票收益率的准确性和可靠性都存在一定的局限性。因此，建议在使用时谨慎处理和分析数据，同时结合其他因素进行综合判断和决策。