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基于真实财经新闻的股市情感分析工具。抓取 A 股（akshare）/ 美股（yfinance）新闻，用 VADER / TextBlob / SnowNLP / FinBERT 多 backend 做情感分析并聚合成方向信号。当用户要分析某只股票的新闻情绪、给一段财经文本打情感分、或想拿到基于新闻的多空信号时使用。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | stocksight |
| description | 基于真实财经新闻的股市情感分析工具。抓取 A 股（akshare）/ 美股（yfinance）新闻，用 VADER / TextBlob / SnowNLP / FinBERT 多 backend 做情感分析并聚合成方向信号。当用户要分析某只股票的新闻情绪、给一段财经文本打情感分、或想拿到基于新闻的多空信号时使用。 |
基于新闻情感分析的股市信号工具。抓取真实财经新闻，逐条做情感分析，再聚合成方向信号。
入口是 python __main__.py（在仓库目录内运行），四个子命令：
# 拉真实新闻清单
python __main__.py news 600519 # 茅台 A 股新闻
python __main__.py news AAPL # 苹果美股新闻
# 新闻 + 情感分析 → 聚合信号
python __main__.py analyze 600519 --backend snownlp
python __main__.py analyze TSLA --backend finbert
# 单段文本情感分析
python __main__.py sentiment "苹果发布新品大获成功" --backend snownlp
# 列出支持的情感分析 backend
python __main__.py list-backends
--backend 默认 auto，按文本语言路由（中文→SnowNLP，英文→VADER）。--source 默认 auto，按代码格式路由（数字代码→akshare，字母代码→yfinance）。analyze/news 支持 -o 把结果写入 JSON 文件。
A 股（akshare）和美股（yfinance）走公开渠道，不需要 API key。若要用 NewsAPI 源，设置环境变量：
export NEWSAPI_KEY=YOUR_NEWSAPI_KEY
依赖安装见 requirements.txt；FinBERT 需要额外的 transformers + torch（模型较大，可选）。
{
"symbol": "600519",
"n_items": 20,
"backend": "snownlp",
"aggregate": {
"n": 20,
"mean_polarity": 0.21,
"label_dist": { "positive": 14, "neutral": 4, "negative": 2 },
"signal": "positive"
}
}
stocksight-skill/
├── SKILL.md # Skill 定义
├── README.md # 使用说明
├── QUICKSTART.md # 快速上手
├── requirements.txt # Python 依赖
├── __main__.py # CLI 入口（news / analyze / sentiment / list-backends）
├── scripts/
│ ├── news_sources.py # akshare / yfinance / NewsAPI 三源 + 自动路由
│ └── sentiment.py # 4 backend 情感分析 + 语言自动路由 + 聚合
├── tests/
│ ├── test_news_sources.py
│ └── test_sentiment.py
├── data/
└── references/
└── api-docs.md # API 文档
Apache 2.0（基于原 stocksight 项目简化）。原项目：https://github.com/shirosaidev/stocksight