News Sentiment Scan
舆情监控与情绪分析技能，扫描多渠道信息源并进行情绪打分。
功能
- 多渠道信息采集：公司公告、新闻报道、券商研报、社交媒体（微博、雪球）
- 去噪处理：过滤广告、水军、无关信息
- 情绪打分：-10（极度负面）至 +10（极度正面）
- 事件提取：识别并量化每条重大事件的情绪贡献
- 输出格式：情绪温度计 + 重大事件清单
情绪评分标准
| 分数 | 情绪标签 | 说明 |
|---|---|---|
| +8 ~ +10 | 🤩 极度乐观 | 重大利好，股价可能大幅上涨 |
| +5 ~ +8 | 😊 偏正面 | 利好消息，持续关注 |
| +2 ~ +5 | 🙂 轻微正面 | 小幅利好，保持观察 |
| -2 ~ +2 | 😐 中性 | 无明显影响 |
| -5 ~ -2 | 😟 轻微负面 | 小幅利空，注意风险 |
| -8 ~ -5 | 😰 偏负面 | 利空消息，谨慎操作 |
| -10 ~ -8 | 😱 极度悲观 | 重大利空，股价可能大幅下跌 |
使用方式
基本命令
python3 {SKILL_DIR}/scripts/sentiment_scan.py <stock_code> [days] [market]
参数说明：
- stock_code：股票代码
- 港股：XXXX.HK（如 0700.HK）或 5位数字（如 00700）
- 美股：字母代码（如 AAPL、TSLA）
- A股：6位数字（如 002594、600519）
- days：监控天数，默认 7
- market：市场标识（可选，auto 自动识别）
示例：
# 监控比亚迪近7天舆情
python3 {SKILL_DIR}/scripts/sentiment_scan.py 002594 7
# 监控腾讯近30天舆情
python3 {SKILL_DIR}/scripts/sentiment_scan.py 0700.HK 30
# 监控苹果近7天舆情
python3 {SKILL_DIR}/scripts/sentiment_scan.py AAPL 7 us
输出格式
==================================================
📰 舆情监控报告：{股票名称}（{代码}）
==================================================
📅 监控周期：最近{N}天
🔍 信息来源：{来源列表}
⏰ 生成时间：{时间戳}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🌡️ 情绪温度计：{分数}（{情绪标签}）
-10 ════════════●════════════ +10
😱 😐 🤩
└──────────┘
{当前情绪位置}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📋 重大事件清单：
1. [{情绪图标}] {事件标题}
来源：{来源} | 时间：{日期}
情绪贡献：{贡献分数} | 置信度：{置信度}%
2. [{情绪图标}] {事件标题}
来源：{来源} | 时间：{日期}
情绪贡献：{贡献分数} | 置信度：{置信度}%
...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 情绪统计：
├── 正面事件：{N}条（{占比}%）
├── 中性事件：{N}条（{占比}%）
├── 负面事件：{N}条（{占比}%）
└── 平均情绪：{平均分}
💡 操作建议：{建议}
情绪来源权重
| 来源 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
| 公司公告 | 1.0 | 官方信源，最权威 |
| 券商研报 | 0.9 | 专业机构分析 |
| 主流媒体 | 0.8 | 财经媒体新闻 |
| 监管文件 | 0.9 | 交易所、证监会文件 |
| 社交媒体 | 0.6 | 微博、雪球等 |
| 论坛帖子 | 0.5 | 股吧、社区讨论 |
事件类型与情绪贡献
| 事件类型 | 基础分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 业绩超预期 | +5 | 营收/利润大幅增长 |
| 研报上调评级 | +3 | 券商目标价上调 |
| 大股东增持 | +3 | 管理层看好 |
| 政策利好 | +4 | 行业政策支持 |
| 产品发布 | +2 | 新产品上市 |
| 业绩不及预期 | -4 | 营收/利润下降 |
| 研报下调评级 | -3 | 券商目标价下调 |
| 大股东减持 | -3 | 管理层不看好 |
| 政策利空 | -4 | 行业政策收紧 |
| 监管调查 | -5 | 证监会/交易所调查 |
数据来源
- Yahoo Finance：公司新闻、分析师评级
- Google News：财经媒体报道
- Twitter/X：社交媒体讨论
- 微博：中国社交媒体（需要网络访问）
- 雪球：投资社区讨论
注意事项
- 情绪分析基于自然语言处理，可能存在误差
- 重大事件需结合基本面判断
- 本工具仅供参考，不构成投资建议
- 社交媒体信息可能被操纵，请谨慎判断
