洞察情緒的先機:用 Yahu Financials API 打造財經新聞聚合與輿情分析引擎
在股票市場中,資訊永遠是第一生產力。突發的併購消息、利好財報、政策發布,甚至某位名人發的一條推文,都可能瞬間引發市場劇震。作為投資者,我們不能被動等待「熱搜」推送,而應主動建立屬於自己的資訊哨所——財經新聞聚合器,進一步分析其中的輿情傾向與情緒波動,輔助做出更前瞻、更科學的判斷。
本篇文章將帶你從 0 到 1,利用 Luckdata 的 Yahu Financials API 的 news
模組,打造一個財經資訊流系統,實現按股票聚合、新聞詳情查看、情緒標註,並探索結合關鍵詞與輿情趨勢判斷市場動向的可能性,幫助你在資訊洪流中找到制勝之匙,提升投資判斷的主動性與深度。
一、為什麼需要財經新聞聚合系統?
1. 資訊密度過高,篩選困難
在當今的數位時代,每天釋出的新聞與社交媒體動態多達數萬筆,人工逐一篩查幾乎不可能。構建一個財經新聞聚合系統可以:
過濾與特定標的或行業相關的內容
自動分類與摘要,實現高效資訊獲取
節省研究時間,讓投資決策更專注於洞察與判斷
這種系統化的處理方式有助於消除資訊噪音,將注意力聚焦在潛在有價值的新聞與動態上。
2. 市場動向常常先於數據反映
歷史無數次證明,市場的情緒反應往往早於財報數據或股價變動本身。新聞與輿情的微妙變化,有時可作為價格異動的領先指標。例如,在財報公布前夕,有關業績預期或產業前景的新聞,便可能已經影響市場的投資情緒。
提前半步洞察這些變化,意味著更高的主動權與更低的風險敞口。
3. 輿情趨勢可以被量化與可視化
透過自然語言處理(NLP)技術,將新聞文本轉化為可量化的數據,建立屬於自己的情緒指標模型與輿情熱度圖譜。這些模型可以:
監控整體市場氛圍的轉變趨勢
精準捕捉某產業或公司的輿情異動
建立風險預警信號,輔助交易策略制定
這種由底層文本驅動的數據分析方法,為傳統投資研究注入新的洞察維度。
二、認識 news
模組:取得即時財經資訊
Luckdata 的 Yahu Financials API 提供了多個與新聞相關的 API 模組,支援即時擷取財經新聞。以 news/v2/get-details
為例,該接口可根據 UUID 查詢特定新聞的完整內容。
這類接口的價值,在於其提供了結構化的新聞資料,便於後續處理與建模。常見返回欄位包括:
title
:新聞標題content
:新聞正文內容relatedTickers
:相關股票代碼publisher
:新聞來源pubDate
:發布時間
這樣的結構為建立資料庫與後續機器學習模型打下良好基礎。
三、實戰:構建一個財經資訊流系統
以下示範如何以 Python 腳本串接 API,打造一個簡易但實用的新聞抓取與情緒分析工具,包含以下功能:
定時抓取特定股票的新聞 UUID(假設已有索引 API)
根據 UUID 查詢新聞詳細內容
利用詞典法或模型 API 進行情緒打分
結果可視化或儲存至本地資料庫,甚至結合 LINE / Telegram 實現推播通知
步驟 1:抓取新聞 UUID 列表(示意)
# 假設這是由某個 index API 回傳的資料news_index = [
{"uuid": "9803606d-a324-3864-83a8-2bd621e6ccbd"},
{"uuid": "da835076-9b51-408b-9959-fab9f5786e9b"},
]
步驟 2:查詢新聞詳情
import requestsAPI_KEY = 'your-luckdata-key'
DETAIL_API = 'https://luckdata.io/api/yahu-financials/4t4jbotgu79n'
def get_news_detail(uuid):
params = {"uuid": uuid, "region": "US"}
headers = {"X-Luckdata-Api-Key": API_KEY}
response = requests.get(DETAIL_API, headers=headers, params=params)
return response.json()
for news in news_index:
detail = get_news_detail(news["uuid"])
print(f"{detail['pubDate']} - {detail['title']}\n{detail['content'][:100]}...")
四、基礎情緒打分(Sentiment Scoring)
建立情緒模型是理解市場語境的重要步驟。以下提供兩種方式進行情緒分析:
1. 詞典法(快速且易於實作)
positive_words = ['gain', 'beat', 'growth', 'strong', 'surge', 'record']negative_words = ['loss', 'miss', 'decline', 'fall', 'drop', 'warning']
def sentiment_score(text):
text = text.lower()
score = sum(1 for w in positive_words if w in text) - sum(1 for w in negative_words if w in text)
return 'positive' if score > 0 else 'negative' if score < 0 else 'neutral'
這種方法適合初期快速部署,也適合在資料量大時作為篩選的第一層過濾。
2. 使用 AI 模型(準確率更高)
如需進一步提升準確率與語意理解能力,可接入 Hugging Face 的 Transformers 模型,例如 BERT、RoBERTa 等,或使用 OpenAI 的文字分類服務。這些模型可支援多語言、多類別分類,對於新聞標題、摘要、內容進行情緒分類時有更強的泛化能力。
此外,還可進一步擴充為多級情緒分類,如「非常正面」、「中性偏負」、「強烈悲觀」等,更精細地捕捉市場情緒。
五、延伸:構建自己的財經雷達平台
當資訊抓取與分析流程趨於穩定後,即可將其發展為具備操作介面與持續運行能力的資訊平台,整合更多模組與視覺化分析功能:
關鍵詞熱度追蹤:定期統計某主題出現頻率,形成熱度曲線,發現潛在熱點
輿情異動預警:若某股票在短期內新聞數量異常上升,特別是負面新聞集中爆發,觸發預警通知
投資情緒儀表盤:以儀表板方式展示當日各類股票或產業的平均情緒值、波動度與新聞數
事件關聯圖譜:透過網絡分析技術,將新聞、公司、產業、關鍵詞連結成視覺化圖譜,有助於洞察潛在關聯與趨勢
此類系統不僅可作為投資輔助工具,更可進一步發展為商業化 SaaS 服務,服務於中小型基金、研究機構與高端投資者。
六、小結
資訊 ≠ 情報,情報來自有目的、系統性的收集、過濾與分析。在 AI 技術與開放 API 普及的時代,每一位投資者都有機會打造專屬的財經雷達。Luckdata 的 Yahu Financials API 提供了從新聞擷取、結構化處理到情緒建模的完整介面,幫助你從被動接收資訊,轉為主動驅動研究與決策。
從今天開始,讓新聞來找你,而不是你被新聞牽著走。在這場與市場情緒賽跑的比賽中,你可以不再落後,甚至領先一步。