Advertisement

通过抓取股吧评论,并对其进行分析。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Python 能够完成股票和外汇交易评论的抓取,并对其进行深入分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本项目专注于开发一套系统,用于自动抓取和分析股票论坛中的用户评论数据,旨在通过挖掘市场情绪来辅助投资决策。 如何使用Python实现股吧评论的抓取及分析?
  • Python程序票每钟数据示例
    优质
    本示例展示如何利用Python编写爬虫代码,实时获取股票市场每分钟交易数据,并对其进行初步统计与技术指标分析。 作为一个程序员,在股市里常常感到无奈,总是被当作韭菜收割。每次都是卖涨买跌,处处碰壁。但凭借一定的阅历和本能,我坚信只要掌握了大量股票数据,即使在信息渠道落后的情况下也能分析出机构大概率布局的股票,并能在他们拉涨停前提前进入以分一杯羹。因此,我开始编写爬取股票数据并进行数据分析的程序。
  • 利用Python爬虫运用百度AI做语义,结合Matlab数据,探究市波动与之间的关系
    优质
    本项目运用Python爬虫技术收集股票评论数据,并借助百度AI平台实现语义分析。通过Matlab对处理后的数据进行深入挖掘,以探索股市波动与市场情绪的关联性。 使用Python爬虫抓取股票评论,并通过百度AI进行语义分析。然后利用Matlab处理数据,在Excel中制作图表以研究股票涨跌与评论之间的关系。
  • YouTubeStockTrendForecaster:YouTube预测票走势
    优质
    YouTubeStockTrendForecaster利用先进的算法解析YouTube上的公众情绪与讨论趋势,以此来预测股市走向,为投资者提供独特的市场洞察。 YouTubeStockTrendPredictor 从 YouTube 视频中提取评论,并利用这些评论来预测股票趋势。
  • Python爬虫项目:从猫眼数据可视化.zip
    优质
    本项目为Python爬虫实践案例,主要内容是从猫眼电影网站抓取用户评论数据,并运用数据分析工具对收集到的数据进行深入挖掘与可视化展示。 Python爬虫源码大放送:抓取数据,轻松搞定!想轻松抓取网站数据却苦于技术门槛太高?别担心,这些源码将助你轻松搞定数据抓取,让你成为网络世界的“数据侠盗”。它们还具有超强的实用价值。无论你是想要分析竞品数据、收集行业情报,还是偷窥某个女神的社交媒体动态,这些源码都能满足你的需求。是时候打破技术壁垒,开启数据抓取的新篇章了。
  • CnOpenData A上市公司大数据样本
    优质
    CnOpenData提供详尽的A股上市公司股吧评论数据样本分析,旨在通过海量网络声音提炼市场情绪与投资趋势,助力投资者洞察股市动态。 本段落主要探讨CnOpenData发布的A股上市公司股吧评论数据样本,这些数据为研究股市投资者情绪、市场行为以及文本挖掘提供了宝贵的资源。该数据集包含在一系列Excel文件中,反映了投资者在股吧平台上的讨论和交流情况,对于理解中国股市动态具有重要意义。 1. 数据来源与格式:CnOpenData是中国知名的数据开放平台,它提供了大量结构化和非结构化的数据资源。在这个特定的案例中,数据集以Excel格式提供,这是一种广泛使用的电子表格软件,可以方便地组织、分析和可视化数据。Excel文件通常包含多个工作表,每个工作表可能代表不同的时间区间或特定的上市公司评论。 2. 数据内容:CnOpenData提供的中国上市公司股吧评论数据样本中,每条记录包括以下关键字段: - 发表日期:评论发表的具体日期和时间,这对于分析市场情绪随时间的变化至关重要。 - 股票代码:对应的A股上市公司的股票代码,用于定位具体公司。 - 用户ID:发表评论的用户标识,可以研究个体投资者的行为模式。 - 评论内容:投资者对股票或市场的文字表述,是文本挖掘的主要对象,可用于情感分析、主题建模等。 - 点赞数/回复数:反映评论的受欢迎程度和互动度,可以作为影响力或市场关注度的指标。 3. 数据应用: - 情感分析:通过自然语言处理技术,分析评论中的情感倾向,揭示投资者的情绪状态,如乐观、悲观或中立。 - 市场预测:结合股票价格走势,分析评论情感与股价变动的关系,可能有助于预测市场趋势。 - 投资者行为研究:观察用户ID的评论频率和内容,可以了解不同类型的投资者行为特征。 - 热点话题挖掘:通过词频分析或主题建模,识别投资者关注的热点话题,了解市场焦点。 4. 使用指导: 提供的“CnOpenData用户使用手册-2022版”和“CnOpenData数据使用说明”,详细介绍了如何获取、解读和利用这些数据。它们可能涵盖数据的获取流程、数据结构解释、示例分析方法以及数据清洗和预处理的建议。 总结来说,CnOpenData的A股上市公司股吧评论数据样本是理解中国股市投资者心理和市场动态的重要资源。通过Excel文件的整理和深入的数据分析,我们可以洞察市场情绪、挖掘投资者行为模式,并为投资决策提供参考。同时,正确理解和使用这些数据需要掌握数据分析技能,如文本挖掘、情感分析以及统计建模。借助提供的使用手册,用户可以更高效地利用这些数据进行研究。
  • 从东方财富网旗下指定票当日用户存入MySQL数据库后...
    优质
    本项目旨在开发一个系统,用于自动从东方财富网特定股票板块抓取实时用户评论,并将这些数据整理后存储至MySQL数据库中,便于后续分析和研究。 项目主要使用第三方库snownlp、tushare、pandas、numpy和matplotlib来实现从东方财富网旗下的股吧论坛爬取数据,并进行量化分析以评估情绪指数与股票价格涨幅的相关性。 功能概述: 1. 通过传入某只股票代码(例如“zssh000001”代表上证指数),函数`data(share_code)`将计算并返回该股票当天的情绪指数。 2. 情绪指数的生成基于对股吧论坛中用户评论的情感分析,随后数据被存储在云端数据库内以便进一步分析和可视化操作。 执行流程: - 输入目标股票代码 - 清除前一天的数据以确保准确性 - 爬取东方财富网当天关于该股票的所有股民评论,并进行必要的清洗与过滤处理后存入MySQL数据库中。 - 利用金融情感计算模型对这些文本数据进行分析,量化出积极和消极情绪因子(分别记为pos和neg)。 - 计算市场总体的情绪得分(score),公式设计旨在捕捉市场的整体倾向性以及评论数量的影响。 具体算法实现: 采用snownlp库来进行中文自然语言处理任务。根据给定的规则判定评论的情感方向,并通过特定方式计算出积极或消极情绪因子值,最终结合当日总评论数来得出一个综合反映市场情绪波动程度和方向的情绪指数。 项目特别关注于如何利用现有资源(如开源工具)快速而准确地量化金融市场中的非结构化数据——即用户生成的内容。这种分析为投资者提供了一种新颖的方式去理解市场动态,并可能帮助发现价格变动背后的驱动因素之一:公众情感变化对股票的影响。
  • 使用Python爬虫商品支持向量机判断的情感倾向,.zip
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序,收集和解析电商平台的商品评价数据,并运用支持向量机模型来识别这些评论的情感色彩(正面或负面),为产品优化提供依据。 使用Python编写爬虫程序来抓取商品评论,并提取每个评论的特征以使机器能够区分评论是正面还是负面。可以利用支持向量机以及逻辑线性回归方法预测其准确性,对于想了解机器学习的朋友来说这会是一个很好的资源。如果有问题欢迎提问。
  • 使用Python Selenium微博和知乎运用BiLSTM和TextCNN情感
    优质
    本项目采用Python Selenium技术从微博与知乎平台抓取用户评论,并利用BiLSTM及TextCNN模型进行深度学习,实现精准的情感分析。 本段落介绍了一种利用selenium模块进行数据爬取,并通过一系列步骤完成情感评估的过程:首先对获取的数据进行预处理;然后将文本分词;接着提取文本特性;之后建立Bi-LSTM模型来进行情感分析;最后从文本中抽取关键词并生成词云。此方法已经过验证,有效且详细说明了运行环境的配置信息。
  • Python京东商品数据图表展示
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序,从京东网站获取特定商品的用户评论数据,并使用数据分析工具进行处理和可视化展示。 Python爬取京东商品评价信息并进行图表可视化需要用到的相关模块如下: - 导入requests模块:`import requests` - 从bs4模块导入BeautifulSoup:`from bs4 import BeautifulSoup` - 导入json模块:`import json` - 从pyecharts.charts模块中导入Bar:`from pyecharts.charts import Bar`