sentiment-consensus

# 舆情共识分析 采集多数据源观点 → 情感打分 → 加权共识 → 可视化图表 → 飞书推送。 ## 数据源 | 源 | 内容 | 权重 | |----|------|------| | 东方财富研报评级 | 机构买入/增持/中性/减持 | 3.0 | | 新浪研报摘要 | 券商研报标题+评级 | 2.0 | | 同花顺诊股 | 技术面/资金面/基本面/消息面评分 | 1.5 | | 新浪财经快讯 | 近期相关新闻标题 | 1.0 | | 东方财富股吧 | 散户热帖标题情感 | 0.5 | ## 用法 ```bash cd alpha-factor-lab python3 skills/sentiment-consensus/scripts/consensus_report.py \ --code 600519 --name 贵州茅台 --output /tmp/consensus/ --days 7 ``` 输出: - `{code}_consensus.png` — 共识仪表盘(暗色主题) - `{code}_consensus.json` — 结构化数据 ## 输出图表内容 1. **共识仪表盘**: 半圆指针(-1极度看空 ~ +1极度看多) 2. **多空比例条**: 看多/中性/看空百分比 3. **多维度评分**: 技术面/资金面/基本面/消息面/散户情绪/新闻情绪 4. **机构评级饼图**: 买入/增持/中性/减持分布 5. **机构评级详情**: 各券商评级+日期横向条形图 6. **近期重要观点**: 按情感强度排序的观点列表 ## 工作流 1. 运行 `consensus_report.py` 采集+分析+出图 2. 将 PNG 图表通过飞书发送给用户 3. 若需存档，将 JSON+PNG 复制到 `charts/` 目录并 push ## 情感分析 - 关键词匹配法: 28个看多词 + 26个看空词 + 8个中性词 - 评级映射: 买入=1.0, 增持=0.7, 中性=0, 减持=-0.7, 卖出=-1.0 - 加权公式: 机构(3x) > 研报(2x) > 同花顺(1.5x) > 新闻(1x) > 股吧(0.5x) ## 注意事项 - 东方财富datacenter API可能间歇性被限(HTTP 400)，脚本会graceful降级 - 同花顺诊股页面结构可能变化，依赖正则匹配 - 股吧数据噪声大、权重最低，仅供参考散户情绪方向