News Sentiment Scan

行业专业

舆情监控与情绪分析。扫描A股、港股、美股上市公司公告、新闻、研报及社交媒体，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。适用于舆情监控、情绪分析、消息面解读、研报解析。触发词：舆情监控、情绪分析、股票舆情、新闻情绪。

金融分析行业研究

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综合评分ⓘ

概述

更多信息

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#

bash

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：

bash

# 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#

text

==================================================
📰 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}