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News Sentiment Scan

by @jackpipipi

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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📖 About This Skill


name: news-sentiment-scan description: 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"。

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  [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