股市崩盘前兆？用情感分析预测美股暴跌的背后逻辑！

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情绪分析将定性的新闻内容转化为量化的数据，主要有以下几种方法：

1. 字典法 ：通过使用预定义的情感词典，给每个词分配情感分值（如正面、负面、中性）。 2. 机器学习模型 ：通过训练算法识别情感模式，基于标注的情感数据进行分类。 3. 自然语言处理（NLP） ：应用命名实体识别、关系抽取和上下文理解等高级技术，从新闻中提取情感信息。 4. 微调语言模型 ：基于金融领域的大语言模型，进行定制化的情绪分析。

情绪得分的范围通常在-1到+1之间 ，其中0表示中性情绪，+1表示极度正面情绪，-1则表示极度负面情绪。

二、基于情绪数据的股价预测

数据收集与处理

本例中，我们使用NVIDIA（NVDA.US）作为样本，收集了过去一年的新闻情绪数据与股票的历史价格数据。我们通过EODHD的API获取新闻情绪数据，获取股票的历史收盘价数据，并对这些数据进行了预处理，确保其可以用于后续的建模和分析。

以下是从EODHD API中提取情绪数据的代码示例：

通过这段代码，我们能够将情绪数据转化为DataFrame格式，方便后续分析。

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