利用投资者情绪因子改进量化模型可以从以下几个方面着手。

首先，可以收集多渠道数据来构建情绪指标。通过社交媒体平台、新闻资讯网站等，获取投资者的言论、评论、新闻报道等文本信息，运用自然语言处理技术，分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中性，构建情绪指标。还可以利用财经论坛、股吧中投资者的发帖热度、投票结果等数据，反映市场的整体情绪。

其次，将情绪因子融入量化模型。可以在原有的量化模型中加入情绪指标作为一个新的变量，分析情绪因子与资产价格、收益率之间的关系。比如，当情绪指标显示投资者情绪极度乐观时，适当降低模型中某些资产的持仓比例；当情绪极度悲观时，增加部分资产的配置。

再者，优化模型参数。结合历史数据，对加入情绪因子后的模型进行回测，通过调整情绪因子的权重和其他模型参数，找到最优的参数组合，提高模型的预测准确性和稳定性。

最后，实时监测与动态调整。投资者情绪是不断变化的，需要实时监测情绪指标的变动情况。当市场情绪发生重大变化时，及时调整量化模型的投资策略，以适应市场的动态变化。通过以上方法，可以有效利用投资者情绪因子改进量化模型，提升投资收益。