如何用deepseek实现新闻舆情的监控，用于指导股票操作

### 使用 DeepSeek 进行新闻舆情监控以辅助股票投资决策 #### 新闻舆情监控的意义 为了更好地做出投资决策，投资者不仅依赖于传统的财务指标如资产回报率（ROA）、股东权益回报率（ROE）以及流动比率等来评估公司的健康状况[^1]，还需要关注外部环境对公司的影响。新闻舆情作为重要的外部因素之一，能够提供关于市场情绪和社会反应的信息。 #### DeepSeek 平台介绍 DeepSeek 是一种强大的自然语言处理工具，它可以通过对大量文本数据的学习来进行情感分析和其他形式的内容解析。这使得该平台非常适合用于监测来自各种渠道的新闻报道及其潜在影响。 #### 方法概述 通过集成 DeepSeek API 或者使用其预构建的应用程序接口，可以从多个来源抓取最新的财经相关新闻文章；接着运用内置的情感评分算法计算每篇报道的情绪倾向（正面/负面），从而形成整体市场的舆论氛围图景。最后结合具体个股的表现情况给出相应的买卖建议。 #### 技术实现细节 - **数据采集** 利用 Web Scraping 技术获取各大金融资讯网站上的最新消息，并将其存储到数据库中待后续处理。 - **文本预处理** 对原始HTML文档执行清理工作，去除无关标签、广告等内容只保留正文部分；同时还要做分词、去停用词等一系列NLP常规操作以便提高模型准确性。 - **调用 DeepSeek API** 将准备好的纯文本输入至 DeepSeek 提供的服务端点处请求返回结构化的 JSON 响应体，其中包含了诸如极性得分之类的有用字段用来指示某条记录所传达的态度是积极还是消极。 - **结果可视化展示** 设计直观易懂的数据面板让使用者一眼就能看出当前股市的整体态势变化趋势，比如采用柱状图对比不同日期间平均正负评价数量差异等等方式呈现出来更加形象生动。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import json def fetch_news(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') articles = [] for article in soup.find_all('article'): title = article.h2.string.strip() content = ''.join([p.text for p in article.find_all('p')]) cleaned_content = preprocess_text(content) # 自定义函数 sentiment_analysis_result = analyze_sentiment(cleaned_content) articles.append({ "title": title, "content": cleaned_content, "sentiment_score": sentiment_analysis_result['score'] }) return articles def analyze_sentiment(text): url = "https://api.deepseek.com/v1/sentiment" headers = {"Content-Type": "application/json"} payload = {"text": text} response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers) result = response.json() return { "label": result["label"], "score": result["score"] } ```