金融論壇不只是熱鬧：用 Yahu API 讀懂市場情緒

2025-04-24

引言：投資世界的「場外聲音」

在冷峻的財報數據與技術圖表之外，還有一種不容忽視的力量正在深刻影響資本市場——那就是來自使用者社群的聲音。這種「場外聲音」在 Reddit、StockTwits、Yahoo Finance 等論壇中日漸壯大，成為投資決策中越來越重要的一環。

這些平台不僅是意見交流之地，更是資訊擴散與情緒放大的溫床。尤其在資訊流動迅速的今日，社群討論常常能提前反映某些潛在的市場動態。Yahu Financials API 中的 Conversations 模組，提供了系統化捕捉這些「市場情緒碎片」的手段。

本篇文章將從輿情觀察的重要性談起，進而手把手教你如何使用 API 採集資料，並延伸到多種實戰應用場景，幫助你將「非結構化討論內容」轉化為具有策略價值的投資信號。

一、投資者討論為何值得關注？

1. 從 GameStop 看見「討論板影響力」

2021 年的 GameStop 事件成為華爾街歷史上的轉捩點。原本一家基本面平平的實體零售公司，竟因 Reddit 上的 WallStreetBets 討論區瘋狂貼文與號召，引發全球空頭擠壓潮，逼退對沖基金，推升股價數十倍。

這一事件提醒我們，社群聲音不僅僅是投資參考資料，更是可能改寫市場走向的行動力量。

2. 討論區的特性帶來預測性價值

即時性：使用者動態貼文可即刻反映新聞尚未發布前的市場反應。
群體共識：當同一情緒在多位用戶間反覆出現，具有更高的行為觸發可能。
低門檻但高密度資訊流：無需等待分析報告發佈，訊息在此先行擴散與驗證。

3. 「輿情」作為策略決策的前哨

主流機構投資者可能仍重視財報與估值模型，但在短線策略、事件驅動、技術交易等領域，輿情指標逐漸成為主力策略因子之一。無論是跟風操作還是風險預警，討論區的聲量與情緒都是先知先覺的參考信號。

二、如何使用 Conversations 介面取得論壇內容？

Yahu Financials API 的 Conversations 模組提供完整的留言串擷取與活躍度追蹤功能。實際使用時，需搭配 API 金鑰（由 Luckdata 提供），可透過以下兩個接口進行資料調用：

conversations/v2/list：查詢指定股票的最新留言內容與相關資訊。
conversations/count：獲得指定留言板的總貼文數，有助於建立熱度趨勢模型。

延伸範例：多層級分析留言內容

以下程式碼除了列出留言，還進行簡單的關鍵詞分析與情緒分級（以 TextBlob 為例）：

import requests
import datetime
from textblob import TextBlob
headers = {'X-Luckdata-Api-Key': 'your-api-key'}
message_board_id = 'finmb_24937'  # AAPL 討論板 ID
# 獲取最新 30 筆貼文
url = f'https://luckdata.io/api/yahu-financials/wjbchky2ls76?count=30&offset=0&sort_by=newest&messageBoardId={message_board_id}'
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()
print("AAPL 討論區近期情緒分析：\n")
positive, negative, neutral = 0, 0, 0
for msg in data.get("messages", []):
content = msg["content"]
created_at = datetime.datetime.fromtimestamp(msg["createdAt"] / 1000)
blob = TextBlob(content)
sentiment = blob.sentiment.polarity
if sentiment > 0.1:
positive += 1
tag = "正面"
elif sentiment < -0.1:
negative += 1
tag = "負面"
else:
neutral += 1
tag = "中性"
print(f"用戶: {msg['userName']}｜時間: {created_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
print(f"內容: {content}")
print(f"情緒：{tag}")
print("------")
print(f"\n統計結果：正面 {positive}｜負面 {negative}｜中性 {neutral}")

這段程式可快速構建留言的「情緒分佈」，提供策略決策的定量依據，也為後續製作可視化儀表板奠定基礎。

三、輿情數據的多種應用場景

1. 建立情緒與價格交叉模型

透過 API 每小時擷取一次留言數量與情緒分佈，結合股價與交易量變化，可訓練一個簡單的因果模型。例如留言熱度急升但價格尚未反應，可作為進場前的領先指標。

2. 跨股票比較分析

將多個股票的留言數、情緒極性變化做橫向比較，建立「相對情緒熱度指標」，發掘潛在爆發股或情緒過熱風險股。

3. 打造 AI 驅動的預警系統

長期收集討論區資料可作為深度學習模型（如 RNN、LSTM）的訓練集，預測未來 1～3 天內的波動機率或重大轉折點。這在量化對沖基金、CTA 策略中已有應用實例。

4. 新聞前哨站與謠言追蹤

當一則未被主流媒體報導的訊息在論壇上大量出現時（如「xx公司即將被併購」），可透過高頻掃描 API 的方式迅速識別討論熱點並主動追蹤源頭與信度。

四、從資料源走向實戰應用

實用整合方式

整合至 Power BI、Tableau 等 BI 工具，建立「情緒+技術指標」混合儀表板。
與股票交易訊號系統整合，在符合技術條件的同時加入情緒過濾條件（如正面留言比例達到 80%）。
搭配交易機器人，實現基於留言熱度與情緒自動化下單或減倉動作。

實戰策略案例

熱度爆量策略：當單日發文數超過 7 日均值 3 倍以上，列入「爆量觀察清單」，結合盤前交易量決定是否追蹤或布局。
輿情反轉策略：當連續 3 日負面留言下降且價格未跌破支撐，視為散戶信心恢復徵兆，可考慮技術面反彈操作。
事件導向策略：結合情緒暴漲與特定關鍵詞（如「merge」「layoff」等），視為潛在事件驅動的前兆。

五、結語：在「非理性」中看見規律

金融市場從來就不只是理性數據的博弈，它更是一場由情緒、預期與群體行為交織而成的遊戲。當我們把注意力從圖表和報表轉向「人」的反應與行為時，會發現那裡有另一套尚未被完全挖掘的洞察力。

Yahu Financials API 的 Conversations 模組，就是幫助我們把這些「非理性」轉化為可分析的數據，將模糊的討論變成清晰的趨勢，讓投資決策不再只是數學公式的演算，更是一場對人性與情緒的深刻理解。

在下一個市場波動來臨之前，也許正是時候開始搭建屬於你自己的「情緒雷達系統」，用群眾的聲音，預測市場的腳步。