什么是金融新闻情绪分析？

金融新闻情绪分析，是指自动地根据一篇新闻文章对某家公司或市场所表达的态度，为其评分：正面、负面或 中性。你不必逐条阅读标题，而是得到一个可以统计、绘图并据此行动的标签。

情绪为何对市场重要

新闻会撼动价格，而报道的数量和语气都蕴含信息。一家公司负面报道的激增可能先于一次行情波动；持续 不断的正面报道则可能确认一次行情。量化团队把情绪用作模型特征，风险团队把它用作早期预警，研究者则用 它来研究市场对事件的反应。

它是如何工作的

简单来说，一个语言模型读取文本并对其语气进行分类。通用的情绪分析工具往往难以应对金融语言，因为像 “beat（超预期）”“miss（不及预期）”“guidance（指引）”和“downgrade（下调评级）”这样的词所承载的含义， 是日常模型会忽略的。专门在金融文本上微调过的模型表现要好得多。其输出通常是一个标签，外加一个表示 模型把握程度的置信度分数。

情绪与置信度

finlight 会同时返回两者：取值为正面、中性或负面的 sentiment，以及一个 confidence 值。标签告诉你 方向；置信度告诉你应该多大程度地信任它。一个高置信度的负面，比一个低置信度的负面是更强的信号。把 置信度用作阈值或权重，往往正是把嘈杂信号与有用信号区分开来的关键。

情绪分析不是什么

它不是价格预测。它衡量的是语气，而不是真相或结果。市场可能对坏消息不以为意，也可能对好消息反应过度。 请把情绪当作众多输入之一，并将它与报道数量、来源以及你自己的模型结合起来。

从 finlight API 获取情绪

在 finlight 中，情绪和置信度会随每篇文章一起返回，因此你无需自行托管单独的模型。下面是一个获取苹果 近期新闻的请求：

curl -X POST https://api.finlight.me/v2/articles \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "tickers": ["AAPL"], "pageSize": 5 }'

每篇文章返回时，相关字段都已经填好：

{
  "title": "Apple beats expectations on services revenue",
  "sentiment": "positive",
  "confidence": "0.93"
}

在此基础上，你可以按情绪过滤、按时间求平均，或按置信度加权，从而构建一个信号。

接下来去哪里

• 在 finlight API 能做什么 中了解 finlight 返回的全部内容。
• 通过 快速入门指南 上手实践。
• 阅读 完整文档。

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