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News Sentiment Scan

Security

舆情监控与情绪分析技能。扫描港股、美股、A股等公司公告、新闻报道、券商研报、社交媒体（微博、雪球等），去噪后进行情绪打分（-10至+10），输出情绪温度计与重大事件清单。触发场景：舆情监控、情绪分析、新闻情绪、社交媒体情绪、上市公司消息面分析、研报解读、"监控XX股票舆情"、"XX新闻情绪如何"。

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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

  1. Yahoo Finance：公司新闻、分析师评级
  2. Google News：财经媒体报道
  3. Twitter/X：社交媒体讨论
  4. 微博：中国社交媒体（需要网络访问）
  5. 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
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