用于股票情绪分析的 Python 脚本

import requestsimport pandas as pdfrom nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer#  安装需求 (如果未安装)# ---------------------------# import nltk# nltk.download('vader_lexicon')# 获取股票新闻标题 (免费API)def 获取新闻标题(股票代码):    """    从免费API获取与指定股票代码相关的新闻标题。    参数:        股票代码: 股票代码 (例如, 'AAPL', 'GOOG').    返回:        新闻标题列表 (字符串).    """    url = f'https://eodhd.com/api/news?s={股票代码}.US&offset=0&limit=10&api_token=demo&fmt=json'    响应 = requests.get(url)    响应.raise_for_status()  # 检查错误状态码    try:        数据 = 响应.json()        标题列表 = [文章['title'] for 文章 in 数据]        return 标题列表    except (KeyError, ValueError, TypeError):        print(f'解析{股票代码}的API响应时出错')        return []# 新闻标题情绪分析def 分析情绪(标题列表):    """    使用VADER对新闻标题列表进行情绪分析。    参数:        标题列表: 新闻标题列表 (字符串).    返回:        包含标题和情绪分数 (复合, 积极, 消极, 中性) 的Pandas DataFrame.    """    情感分析器 = SentimentIntensityAnalyzer()    情感数据 = []    for 标题 in 标题列表:        情绪分数 = 情感分析器.polarity_scores(标题)        情感数据.append([标题,情绪分数['compound'],情绪分数['pos'],情绪分数['neg'],情绪分数['neu']])    数据表 = pd.DataFrame(情感数据, columns=['标题', '复合', '积极', '消极', '中性'])    return 数据表# 主程序if __name__ == "__main__":    股票代码 = input("请输入股票代码: ")    标题列表 = 获取新闻标题(股票代码)    if 标题列表:        情绪数据表 = 分析情绪(标题列表)        print(情绪数据表)        平均情绪 =情绪数据表['复合'].mean()        print(f'{股票代码}的平均情绪: {平均情绪}')        # 可在此处添加进一步的分析和可视化 (例如, 绘制情绪分数, 识别最积极/消极的标题)    else:        print(f'未找到{股票代码}的新闻标题。')