用 Python 和 AI 实现智能股票交易：一个完整的情感分析策略

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引言

你是否想过让 AI 帮你分析新闻情绪，自动判断股票买卖时机？随着大语言模型（LLM）技术的发展，将新闻情感分析融入量化交易已经成为现实。本文将介绍一个完整的 Python 实现方案，通过分析财经新闻的情感倾向来预测股票走势，并在苹果（AAPL）和微软（MSFT）股票上进行了 5 年的回测验证。

这个策略的核心思路很简单：当市场新闻偏向积极时买入，消极时卖出。但如何准确判断新闻情感？如何将情感转化为交易信号？让我们通过代码一步步实现。

方法论概述

整个交易系统包含五个核心步骤：

数据收集：获取股票历史价格和相关新闻数据
情感分析：使用预训练的 BERT 模型分析新闻标题的情感倾向
特征工程：将情感分数与技术指标结合
预测建模：使用逻辑回归预测买卖信号
策略回测：在历史数据上验证策略效果

环境准备

首先安装必要的 Python 库：

pip install pandas numpy yfinance transformers scikit-learn matplotlib torch

步骤 1：数据收集与预处理

我们需要两类数据：股票价格数据和新闻数据。

import pandas as pd
import yfinance as yf  # 用于获取股票数据
from transformers import pipeline  # Hugging Face 的模型库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import requests
import csv

# 设置 CSV 字段大小限制，处理大文本
csv.field_size_limit(10**7)

# 获取苹果公司股票数据（2020-2025）
stock_data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2025-08-15')

# 处理多级列名
if isinstance(stock_data.columns, pd.MultiIndex):
    stock_data.columns = stock_data.columns.droplevel(


    
1)

# 计算日收益率
stock_data['Returns'] = stock_data['Close'].pct_change()

# 获取财经新闻数据
news_url = 'https://huggingface.co/datasets/Zihan1004/FNSPID/resolve/main/FNSPID.csv'
response = requests.get(news_url, stream=True)

# 流式读取并筛选 AAPL 相关新闻
reader = csv.reader(line.decode('utf-8') for line in response.iter_lines())
header = next(reader)
stock_idx = header.index('Stock_symbol')
date_idx = header.index('Date')
title_idx = header.index('Article_title')

aapl_rows = []
for row in reader:
    if row and len(row) > max(stock_idx, date_idx, title_idx):
        if row[stock_idx] == 'AAPL':
            aapl_rows.append(row)

news_data = pd.DataFrame(aapl_rows, columns=header)
news_data['Date'] = pd.to_datetime(news_data['Date'])

步骤 2：情感分析

使用预训练的 DistilBERT 模型分析新闻标题的情感：

# 初始化情感分析模型
sentiment_pipeline = pipeline('sentiment-analysis', 
                            model='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english')

def get_sentiment(text):
    """
    分析文本情感
    返回值：正面情感为正数，负面情感为负数
    """
    if pd.isna(text):
        return 0  # 缺失文本视为中性
    
    result = sentiment_pipeline(text)[0]
    # 将情感转换为数值：正面为正，负面为负
    if result['label'] == 'POSITIVE':
        return result['score']
    else:
        return -result['score']

# 对所有新闻标题进行情感分析
news_data['Sentiment'] = news_data['Article_title'].apply(get_sentiment)

# 按日期聚合情感分数（取平均值）
sentiment_data = news_data.groupby('Date')['Sentiment'].mean().reset_index()

步骤 3：特征工程与模型训练

将情感数据与股票数据合并，构建预测模型：




    
# 重置索引以便合并
stock_data = stock_data.reset_index()

# 合并股票和情感数据
merged_data = pd.merge(stock_data, sentiment_data, on='Date', how='left')
merged_data['Sentiment'] = merged_data['Sentiment'].fillna(0)  # 填充缺失值
merged_data = merged_data.set_index('Date')

# 创建标签：收益为正标记为 1（买入信号），否则为 0
merged_data['Label'] = (merged_data['Returns'] > 0).astype(int)

# 添加技术指标：5 日移动平均线
merged_data['MA_5'] = merged_data['Close'].rolling(5).mean()

# 准备特征和标签
features = merged_data[['Sentiment', 'MA_5']].dropna()
labels = merged_data['Label'].loc[features.index]

# 划分训练集和测试集（80/20 比例）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    features, labels, test_size=0.2, random_state=42
)

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型准确率
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'模型准确率：{accuracy:.2f}')

步骤 4：策略回测

在微软（MSFT）股票上测试策略效果：

# 获取微软股票数据
stock_data_msft = yf.download('MSFT', start='2020-01-01', end='2025-08-15')

# 处理数据格式
if isinstance(stock_data_msft.columns, pd.MultiIndex):
    stock_data_msft.columns = stock_data_msft.columns.droplevel(1)
    
stock_data_msft['Returns'] = stock_data_msft['Close'].pct_change()

# 获取微软相关新闻并分析情感（代码类似，此处省略详细过程）
# ... 

# 使用训练好的模型预测交易信号
merged_data_msft['Signal'] = model.predict(
    merged_data_msft[['Sentiment', 'MA_5']].dropna()
)

# 计算策略收益
merged_data_msft['Strategy_Return'] = (
    merged_data_msft['Returns'] * merged_data_msft['Signal'].shift(1)
)

# 计算累计收益
cumulative_returns = (1 + merged_data_msft['Strategy_Return'].dropna()).cumprod()
final_return = cumulative_returns.iloc[-1]
print(f'策略累计收益：


    
{final_return:.2%}')

# 绘制累计收益曲线
plt.figure(figsize=(12, 6))
cumulative_returns.plot()
plt.title('策略累计收益曲线')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('累计收益')
plt.grid(True)
plt.show()

实际案例分析

让我们看一个具体的交易案例：

# 查看某一天的交易决策
sample_date = '2024-07-17'
sample_data = merged_data_msft.loc[sample_date]

print(f"日期：{sample_date}")
print(f"收盘价：${sample_data['Close']:.2f}")
print(f"新闻情感分数：{sample_data['Sentiment']:.3f}")
print(f"5 日均线：${sample_data['MA_5']:.2f}")
print(f"交易信号：{'买入' if sample_data['Signal'] == 1 else '卖出'}")

# 可视化买卖信号
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.subplot(2, 1, 1)
merged_data_msft['Close']['2024-06':'2024-08'].plot(label='收盘价')
buy_signals = merged_data_msft[merged_data_msft['Signal'] == 1]['2024-06':'2024-08']
sell_signals = merged_data_msft[merged_data_msft['Signal'] == 0]['2024-06':'2024-08']

plt.scatter(buy_signals.index, buy_signals['Close'], 
           marker='^', color='green', s=100, label='买入信号')
plt.scatter(sell_signals.index, sell_signals['Close'], 
           marker='v', color='red', s=100, label='卖出信号')
plt.title('交易信号示例')
plt.legend()
plt.grid(True)

plt.subplot(2, 1, 2)
merged_data_msft['Sentiment'


    
]['2024-06':'2024-08'].plot(
    kind='bar', color=['green' if x > 0 else 'red' 
    for x in merged_data_msft['Sentiment']['2024-06':'2024-08']]
)
plt.title('每日情感分数')
plt.ylabel('情感分数')
plt.tight_layout()
plt.show()

策略优化建议

为了提升策略表现，可以考虑以下改进：

多源数据融合：除了新闻标题，还可以分析社交媒体、分析师报告等
动态阈值调整：根据市场波动性动态调整买卖阈值
风险管理：加入止损、仓位管理等风控措施
模型集成：结合多个模型的预测结果，提高稳定性

# 示例：加入止损逻辑
def enhanced_strategy(data, stop_loss=0.02):
    """
    增强策略：加入 2% 止损
    """
    positions = []
    entry_price = None
    
    for i in range(len(data)):



    
        current_price = data['Close'].iloc[i]
        signal = data['Signal'].iloc[i]
        
        if signal == 1 and entry_price is None:
            # 买入
            entry_price = current_price
            positions.append(1)
        elif entry_price is not None:
            # 检查止损
            if current_price < entry_price * (1 - stop_loss):
                # 触发止损，卖出
                entry_price = None
                positions.append(0)
            elif signal == 0:
                # 正常卖出信号
                entry_price = None
                positions.append(0)
            else:
                # 继续持有
                positions.append(1)
        else:
            positions.append(0)
    
    return positions

总结

本文介绍了一个完整的基于情感分析的量化交易策略，通过 Python 和预训练的 BERT 模型实现了从数据收集到策略回测的全流程。在 5 年的历史数据回测中，该策略在 MSFT 股票上实现了 107% 的累计收益。

虽然策略表现不及简单的买入持有（约 400% 收益），但它展示了 AI 技术在金融领域的应用潜力。通过分析新闻情感来辅助交易决策，可以捕捉到市场情绪的短期变化，为投资者提供额外的参考信号。

需要注意的是，任何量化策略都存在风险，实盘交易前务必进行充分的回测和风险评估。此外，还需要考虑交易成本、滑点等实际因素的影响。

参考文章

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