用python进行金融市场文本数据的情感计算
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之前我依据一篇论文中的中文金融情感词典CFSD(chinese financial sentiment dictionary)， 中文金融领域情感词典构建 ，整理成csv文件的情感词典。现在我们找点财经类新闻文本数据来做点简单的情感分析，
一、tushare介绍
tushare库是目前比较流行的开源免费的经济数据库，tushare有普通版和高级版，其中普通版无需积分就可以使用，而高级版需要使用积分才可使用。
tushare基础班提供了包括：
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交易数据，如历史行情、复权数据、实时行情等
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投资参考数据，如分配方案、业绩预告、限售股解禁、基金持股、新浪数据、融资融券
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股票分类数据、行业、概念、地域、中小板、创业板、封校警示板生
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基本面数据、股票列表、业绩报告（主表）、盈利能力、营运能力、偿债能力等
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宏观经济数据，如存款利率、贷款利率、GDP数据、工业品出场价格指数、居民消费节各直属
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新闻事件数据，如新浪股吧
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龙虎榜数据
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银行间同业拆放理论
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电影票房
安装
Run
二、新闻数据
新闻事件接口主要提供国内财经、证券、港股和期货方面的滚动新闻，以及个股的信息地雷数据。但目前只有新浪股吧api的接口可用，其他的需要使用tushare高级版。
获取sina财经股吧首页的重点消息。股吧数据目前获取大概17条重点数据，可根据参数设置是否显示消息内容，默认情况是不显示。
参数说明：
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show_content:boolean,是否显示内容，默认False
返回值说明：
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title, 消息标题
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content, 消息内容（show_content=True的情况下）
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ptime, 发布时间
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rcounts,阅读次数
调用方法
三、读取词典
之前制作的中文金融情感词典是csv文件格式，我们使用pandas读取
我们将读取词典定义成函数
run
三、情感分析方法
这里我们对新闻content内容进行情感分析，分析的思路是统计content中正、负词的占比。我们会用到pandas的 df.agg(func) 方法对content列进行文本计算。这需要先定义一个待调用的情感计算函数,注意有可能出现分母为0，所以定义的函数使用了try except捕捉0除异常，返回0
import jieba
对content列分别施行情感计算函数pos senti，neg senti，将得到的得分赋值给pos、neg列
我们的数据中出现了pos和neg两个得分，我们还可以定义一个判断函数，判断文本的情绪分类。
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当pos比neg大，判断为’正’
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当pos比neg小，判断为’负’
这里不严谨，为了教程简单，没考虑相等的情况
总结
至此，简单的情感计算就实现了。大家使用本文时，要注意：
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本文使用的情感词典是CFSD中文金融情感词典，大家可以用自己领域的词典，得到poswords和negwords
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还有要注意的是情感计算函数（pos senti和neg senti），有不同的算法就有不同的结果
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正负面倾向判断，我这里比较粗糙，没有考虑相等的中性问题。
注意以上几点，本文的代码就可复用。不过再好的代码，前提是会python，会懂编程思维，知道如何写代码改代码，不然大家用起来也比较困难。广告再次袭来
2019年10月4日-6日，杭州
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