股市新闻情绪分析[源码]

上传者: nice1 | 上传时间: 2025-11-27 14:18:47 | 文件大小: 1.11MB | 文件类型: ZIP
本文介绍了如何使用akshare获取股市新闻,并利用snownlp进行情绪分析。以600887伊利股份为例,通过获取股票新闻数据,对每条新闻进行情绪分析,判断其乐观或悲观情绪。具体方法是将新闻文本输入snownlp,计算情感得分,小于0.4的为悲观,否则为乐观。最终统计乐观与悲观新闻的比例,结果显示乐观新闻占比77,悲观新闻占比23。该方法可用于股市情绪监测,为投资决策提供参考。 在当今瞬息万变的金融市场中,投资者面临的挑战之一是如何准确捕捉市场的即时情绪。股票市场新闻作为投资者了解市场动态的一个重要渠道,其中蕴含的情绪信息对于投资决策至关重要。本文深入探讨了如何结合Python的数据分析库akshare和自然语言处理工具snownlp来实现对股市新闻情感的分析。通过这一方法,投资者可以量化新闻文本中的情绪倾向,区分出新闻报道是偏向乐观还是悲观,这有助于投资者更加理性地看待市场,并作出更为明智的决策。 要实现这一目标,需要从akshare库中获取到相关的股票新闻数据。akshare是一个强大的金融市场数据接口包,它提供了丰富多样的接口来获取包括股票、期货、基金等在内的金融市场数据。在本文案例中,选取了伊利股份(股票代码:600887)作为研究对象,通过调用akshare提供的接口,成功获取了该股票相关的新闻数据。 利用snownlp进行新闻文本的情感分析。snownlp是一个基于深度学习的中文自然语言处理库,它通过训练得到的模型可以对中文文本的情感色彩进行评分,从而判断文本是积极的、中性的还是消极的。在本文中,通过将获取到的每条新闻文本输入snownlp进行分析,得到了一个情感得分。根据得分的高低,本文采取了一个简单但有效的阈值判定规则:若得分小于0.4,则判定新闻情绪倾向于悲观;若得分大于或等于0.4,则判定新闻情绪倾向于乐观。 接下来,本文对获取到的新闻进行了情绪分析,并对乐观和悲观情绪的新闻进行了统计。结果显示,在分析的新闻样本中,乐观情绪的新闻占据了77%,而悲观情绪的新闻占据了23%。这一比例反映了伊利股份在市场中的整体情绪倾向。尽管每条新闻的情绪得分并不一定能完全准确地代表新闻本身的真正情感色彩,但大量新闻样本的统计结果对于评估市场情绪提供了有价值的参考。 值得注意的是,这一方法不仅适用于单一的股票,还可以广泛应用于整个股市的多只股票。投资者可以通过这一方法进行跨股票或整个板块的情绪分析,进而形成对市场情绪的整体评估,为投资决策提供更为全面的信息支持。 在实际操作中,这一情绪分析方法还能够与其他技术分析工具结合使用,形成一套完善的股票分析系统。例如,可以将情绪分析与K线图、成交量、均线等技术指标结合,以观察情绪变化与股票价格波动之间的关系,从而为投资策略的制定提供更为丰富的参考数据。 需要强调的是,尽管情绪分析能够提供市场情绪的量化信息,但任何单一的分析工具都无法全面覆盖市场的所有复杂因素。因此,投资者在进行投资决策时,仍需综合考虑市场基本面分析、技术分析以及个人的投资经验等多方面的因素,以形成更为全面和准确的投资判断。

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