新闻情绪量化分析 · 从零到实战

📚 共计 30 章节

什么是新闻情绪量化分析？为什么它重要？课程目标与学习路径。

Python环境配置、Jupyter Notebook安装、必备库安装 (pandas, numpy, matplotlib, nltk, textblob, vaderSentiment)。

Python基础速通 (上)

变量、数据类型、列表、字典、字符串操作。

Python基础速通 (下)

函数、循环、条件判断、文件读写。

数据科学基础

NumPy数组操作、Pandas DataFrame基础、数据清洗与预处理。

数据可视化入门

Matplotlib基础绘图、Seaborn统计图表、如何用图表讲好故事。

可视化图表

新闻数据获取 (上)

网络爬虫基础 (Requests库、BeautifulSoup库)、爬取新闻标题与正文。

新闻数据获取 (下)

API接口调用 (NewsAPI、Alpha Vantage)、数据存储 (CSV、JSON)。

文本预处理 (上)

正则表达式入门、文本清洗 (去噪、去停用词、分词)。

文本预处理 (下)

词干提取与词形还原、词性标注、命名实体识别。

情感词典基础

什么是情感词典？常见情感词典介绍 (LIWC, General Inquirer, 中文情感词典)。

VADER情感分析

VADER原理详解、VADER实战：对新闻标题进行情感打分。

TextBlob情感分析

TextBlob基础用法、TextBlob与VADER对比分析。

基于词典的情感分析实战

构建自定义情感词典、计算新闻情感得分。

自定义实战

机器学习情感分析入门

特征工程 (Bag-of-Words, TF-IDF)、逻辑回归模型训练。

机器学习模型评估

准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵。

深度学习情感分析入门

词向量 (Word2Vec, GloVe)、LSTM模型构建。

深度学习LSTM

BERT情感分析

预训练模型介绍、Hugging Face Transformers库使用、BERT微调。

新闻情绪量化指标构建

单篇新闻情绪得分、日度/周度情绪指数、情绪波动率。

时间序列分析基础

时间序列可视化、平稳性检验、自相关与偏自相关。

情绪与市场关联分析

相关性分析、Granger因果检验、事件研究法。

情绪因子在量化交易中的应用

构建情绪因子、因子回测、多因子模型。

实战项目一：美股情绪与标普500

美股新闻情绪与标普500指数预测。

实战项目二：A股情绪与板块轮动

A股新闻情绪与板块轮动分析。

实战项目三：加密货币与比特币

加密货币新闻情绪与比特币价格波动。

加密比特币

实时新闻情绪监控系统

WebSocket实时数据流、情绪仪表盘搭建。

实时仪表盘

多语言新闻情绪分析

中文新闻处理 (jieba分词、SnowNLP)、跨语言情感分析。

多语言中文

模型部署与API服务

Flask/FastAPI构建REST API、Docker容器化部署。

课程总结与进阶方向

常见陷阱与避坑指南、推荐学习资源、未来研究方向。

毕业项目：完整情绪分析系统

从零搭建完整系统：采集 → 预处理 → 情感计算 → 策略回测 → 可视化仪表盘。