第12章 李代码的爬虫初战 (第1/3页)

    凌晨两点十七分，李代码的显示器还亮着。

    三块屏幕，左边是黑色终端里滚动的绿色日志，中间是Chrome浏览器开着二十几个标签页，右边是Excel表格和Python编辑器。房间唯一的光源是屏幕光，映在他三天没刮胡子的脸上，像某种诡异的仪式。

    他正在写一个爬虫。

    不是普通爬虫——那种抓取网页信息、批量下载图片的初级玩意，他大三就会写了。这个爬虫要高级得多，它要潜入几十个财经论坛、数百个股票贴吧、上千个投资微信群聊的聊天记录（通过某些非公开接口），抓取关键词出现的频率、情感倾向、讨论热度，然后喂进一个LSTM神经网络，预测下一个交易日的板块轮动。

    简单说，他要量化市场情绪。

    这个想法诞生于两周前，在茶水间被那个用《易经》算股票的实习生“击败”之后。李代码当时就明白了：这个市场里，理性分析干不过玄学，基本面干不过消息面，而消息面的本质是情绪传导。与其研究财报，不如研究人心——用代码研究。

    过去十四天，他睡了不到七十个小时。咖啡罐在脚边堆成小山，外卖盒子散发馊味，但代码就要完成了。现在只差最后一步：把抓取到的文本数据做情感分析，正面词加分，负面词减分，再加权时间衰减——越临近收盘的讨论，权重越高。

    他敲下最后一行代码：

    def calculate_sentiment_score(text, timestamp):

    # 情感词典加载

    positive_words = load_positive_dict()

    negative_words = load_negative_dict()

    # 时间衰减系数

    time_factor = calculate_time_decay(timestamp)

    # 计算基础情感分

    base_score = len([w for w in text if w in positive_words]) - len([w for w in text if w in negative_words])

    # 应用衰减

    final_score = base_score * time_factor

    return final_score

    运行。没有报错。进度条开始缓慢爬升：1%...5%...12%...

    李代码靠在椅背上，闭上眼睛。他能听见机箱风扇的嗡鸣，能闻到自己身上的汗味，能感觉到心脏因为过度摄入***而不规则地跳动。但更多的是兴奋——一种即将揭开市场面纱的兴奋。

    他想证明，这个由贪婪和恐惧驱动的市场，是可以被量化的。那些看似随机的波动，那些突如其来的涨停跌停，那些“消息灵通人士”的“内幕消息”，归根结底都是情绪的共振。而情绪，是可以被测量的。

    进度条爬到100%。终端弹出结果：

    今日市场情绪指数：-0.34（偏悲观）

    热门板块情绪排名：

    1. 新能源汽车：+0.87

    2. 半导体：+0.45

    3. 白酒：-1.23

    ...

    李代码盯着屏幕。新能源汽车板块情绪分最高，符合预期——最近政策利好不断。白酒板块情绪分最低，也合理，毕竟估值在高位，资金有出逃迹象。但半导体只有+0.45，这有点意外。他看了几篇研报，都说半导体景气度持续，资金在流入。

    他的爬虫说不是。

    他调出原始数据：抓取的八千多条关于半导体的讨论中，“卡脖子”“制裁”“产能过剩”等负面词出现频率是正面的两倍。虽然研报乐观，但散户情绪已经转向悲观。

    “有意思。”李代码喃喃自语。研报代表机构的“嘴”，散户情绪代表市场的“腿”。嘴说一套，腿走另一套，这事儿常有。

    他看了眼时间：凌晨三点二十。距离A股开盘还有六个小时。

    他做了个决定：信爬虫。

    不是全信，是拿一部分资金试水。他

    （本章未完，请点击下一页继续阅读）

『加入书签，方便阅读』