高级过滤：用 finlight API 进行精确查询

宽泛的新闻流就是噪音。价值在于精确获取你真正关心的报道。finlight 为此提供了两种方式，而且它们可以 配合使用：

1. 结构化过滤，用于常见场景（股票代码、国家、分类、来源、日期）。
2. 查询语言，在 query 字段中用于布尔逻辑和全文匹配。

本指南使用 POST /v2/articles 讲解这两者。如果你还没完成第一次调用，请先看 快速入门指南。

结构化过滤

这些是你最常用到的参数：

• tickers — 公司，例如 ["AAPL", "NVDA"]
• countries — ISO 3166-1 alpha-2 国家代码，例如 ["US", "GB"]
• categories — 13 个分类中的一个或多个，例如 ["markets", "regulation"]
• sources / excludeSources / optInSources — 包含、排除或额外选入特定媒体
• from / to — 日期范围，YYYY-MM-DD 或 ISO 8601 格式
• order（ASC / DESC）和 orderBy（publishDate、createdAt、revisedDate）

一个简单的结构化请求：

curl -X POST https://api.finlight.me/v2/articles \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tickers": ["AAPL", "NVDA"],
    "categories": ["markets"],
    "from": "2026-01-01",
    "pageSize": 50
  }'

查询语言

当你需要布尔逻辑或文本匹配时，使用 query 字段。它支持字段过滤、布尔运算符、分组、精确短语和通配符。

支持的字段

运算符

• AND / OR / NOT 用于组合条件。
• 括号 ( ) 用于分组，例如 (ticker:AAPL OR ticker:NVDA)。
• 引号 " " 用于精确短语，例如 content:"interest rates"。
• 通配符 *，可用于 ticker、source 和 exchange，例如 ticker:BRK*。
• + / - 用于要求或排除某个条件，例如 +ticker:AAPL -category:crypto。

组合使用

查找关于苹果或英伟达的财报报道，但排除某个特定来源：

(ticker:AAPL OR ticker:NVDA) AND content:"earnings" AND NOT source:www.example.com

结构化过滤与查询字符串会被组合在一起（以 AND 连接），因此你可以混用。例如，用 query 表达布尔逻辑， 用 categories / from 作为结构化过滤：

// TypeScript
import { FinlightApi } from 'finlight-client';

const client = new FinlightApi({ apiKey: 'YOUR_API_KEY' });

const response = await client.articles.fetchArticles({
  query: '(ticker:AAPL OR ticker:NVDA) AND content:"earnings"',
  categories: ['markets'],
  from: '2026-01-01',
  pageSize: 50,
});

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

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

params = GetArticlesParams(
    query='(ticker:AAPL OR ticker:NVDA) AND content:"earnings"',
    categories=["markets"],
    from_="2026-01-01",
    pageSize=50,
)
response = client.articles.fetch_articles(params)

分页与深层历史

用 page 和 pageSize（每页最多 100 条）来翻页。有一条规则需要知道：偏移量（page * pageSize）的 上限是 10,000。要查询更久远的历史，不要一味增大 page，而应该用 from 和 to 缩小时间窗口，并在 每个窗口内翻页。这样可以保持查询快速，并让你遍历任意长度的历史。

接下来去哪里

• 正确使用股票代码与交易所 — 为多地上市的公司精确过滤。
• 按国家与分类获取全球新闻。
• 完整文档。

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