Construye una señal de sentimiento de noticias para tu watchlist

Construye una señal de sentimiento de noticias para tu watchlist

El sentimiento por artículo es útil, pero lo que a menudo quieres es un único número por empresa: ¿el flujo de noticias se inclina ahora mismo hacia lo positivo o lo negativo? En este tutorial convertirás el sentimiento y la confianza de finlight en una única puntuación ponderada por confianza por ticker, para toda una watchlist, con Python y pandas.

La idea

Cada artículo viene con un sentiment (positive, neutral, negative) y una confidence. Vamos a:

1. Recuperar artículos recientes de cada ticker.
2. Mapear el sentimiento a un número: +1, 0, -1.
3. Ponderar cada artículo por su confianza y promediar por ticker.

El resultado es una puntuación entre -1 y +1 que resume el tono de las noticias de cada empresa.

El código

import pandas as pd

from finlight_client import FinlightApi, ApiConfig
from finlight_client.models import GetArticlesParams

client = FinlightApi(config=ApiConfig(api_key="YOUR_API_KEY"))

WATCHLIST = ["AAPL", "NVDA", "TSLA"]
SCORE = {"positive": 1, "neutral": 0, "negative": -1}

rows = []
for ticker in WATCHLIST:
    response = client.articles.fetch_articles(
        GetArticlesParams(tickers=[ticker], from_="2026-06-01", pageSize=100)
    )
    for article in response.articles:
        if article.sentiment is None:
            continue
        rows.append({
            "ticker": ticker,
            "score": SCORE.get(article.sentiment, 0),
            "confidence": article.confidence or 0.0,
        })

df = pd.DataFrame(rows)

# Sentimiento medio ponderado por confianza por ticker
df["weighted"] = df["score"] * df["confidence"]
signal = df.groupby("ticker").apply(
    lambda g: g["weighted"].sum() / g["confidence"].sum()
)

print(signal.sort_values(ascending=False))

Qué obtienes

signal es un número por ticker:

ticker
NVDA    0.62
AAPL    0.18
TSLA   -0.34

Una puntuación positiva significa que el flujo de noticias reciente se inclina a lo positivo, una negativa significa que se inclina a lo negativo, y la magnitud refleja cuán fuerte y confiable es esa inclinación. Ponderar por confidence significa que un lote de noticias de alta confianza mueve la puntuación más que un montón de noticias inciertas.

Cómo mejorarla

• Añade ponderación por recencia: multiplica por un decaimiento temporal para que las noticias de hoy cuenten más que las de la semana pasada.
• Añade volumen: registra el número de artículos junto a la puntuación, ya que una puntuación fuerte basada en dos artículos es una evidencia más débil que la misma puntuación basada en cincuenta.
• Hazla incremental: vuelve a ejecutarla de forma programada, o cambia al WebSocket para actualizar la señal en tiempo real.

Una advertencia

El sentimiento es una entrada, no una predicción de precio. Los mercados pueden ignorar las malas noticias o reaccionar de forma exagerada a las buenas. Trata esta puntuación como una característica para combinar con volumen, fuente y tus propios modelos, no como una regla de trading independiente.

Adónde ir después

• ¿Qué es el análisis de sentimiento de noticias financieras?
• Filtrado avanzado para acotar la señal con precisión.
• Documentación completa.

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