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情緒分析是根據市場的情緒或社會情緒來預測股票的走勢。這些情緒通常來自新聞、社交媒體、論壇等文本數據。情緒分析通常使用自然語言處理（NLP）技術來分析文本的情緒（如正面、負面或中立），並將其作為預測股票走勢的依據。

常見的情緒分析方法包括：

新聞情緒分析：通過分析新聞標題和內容，判斷市場情緒。
社交媒體情緒分析：通過分析Twitter、Reddit等社交平台的討論，了解市場的情緒波動。

## 幾個關鍵點：

### 1. 資料來源：

* 新聞（如 Bloomberg、Reuters、Yahoo Finance）
* 社交媒體（Twitter、Reddit、StockTwits）
* 財報與公告（公司財報、SEC 文件）
* 論壇與部落格（Seeking Alpha、Investing.com）
### 2. 技術方法：

* 自然語言處理（NLP）：提取情緒指標（如情緒分數、關鍵詞提取）
* 機器學習（ML）與深度學習（DL）：使用 LSTM、Transformer（如 BERT、FinBERT）進行文本分類
* 情緒指標與量化分析結合：將情緒分數與技術指標（如 RSI、MACD）結合，增強預測準確性
### 3. 應用與挑戰：

* 應用：高頻交易（HFT）、對沖基金投資決策、個人投資建議
* 挑戰：
假新聞與市場操縱（Bot、Spam）
語意分析準確性（諷刺、隱喻難以識別）
即時數據處理需求（低延遲預測）

想開發一個情緒分析的股票預測模型，可以選擇 Python 工具，如：

NLTK / TextBlob（基本情緒分析）
VADER（Valence Aware Dictionary）（適用於社交媒體短文本）
FinBERT（專門針對財經文本的 BERT 模型）
Alpha Vantage / Yahoo Finance API（獲取歷史股票數據）

## Hugging Face（NLP）

## 全自動化股票情緒分析系統架構
🚀 流程：

1. 抓取新聞 & 社交媒體數據
* 使用 BeautifulSoup、Selenium、newsapi 抓取新聞
* 使用 Tweepy 或 Pushshift API（Reddit）抓取社交媒體貼文
2. 情緒分析（NLP）
* 使用 Hugging Face（如 FinBERT、Twitter-roBERTa）分析情緒
3. 整合股市數據
* 使用 yfinance 或 Alpha Vantage API 獲取股票數據
4. 交易信號
* 設定條件，如「當正面情緒超過 70% 且股價突破均線 → 買入」
5. 自動交易（可選）
* 使用 Interactive Brokers API、Alpaca API 下單