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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。
