基于启发式与新闻情绪的短期价格方向评估（Python）
准确预测市场价格几乎是不可能的。本文并不宣称“AI 可以准确预测价格”，而是采用一种更加务实、可解释的方式：
利用可解释的启发式规则（heuristics），评估价格在短期内上涨或下跌的概率。
本文将介绍该脚本的设计理念、使用的核心信号，以及如何在实际分析中应用，刻意避开 AI 过度炒作与黑盒模型。
为什么选择启发式方法，而不是价格预测模型？
该脚本的设计目标是：
- ❌ 不预测具体价格目标
- ❌ 不保证盈利
- ✅ 给出价格方向的概率判断（Prob Up / Prob Down）
- ✅ 逻辑透明、可解释
- ✅ 融合价格数据与新闻信息
适用场景包括：
- 交易前的方向性偏好判断
- 风险管理与监控仪表盘
- 人机协作（Human-in-the-loop）决策系统
- 教学与研究用途
系统整体思路
系统从以下五类信号中计算 Prob Up / Prob Down：
| 信号类型 | 含义 |
|---|---|
| 动量（Momentum） | 1、5、20 根K线的收益率 |
| RSI | 超买 / 超卖的市场状态 |
| 趋势（Trend） | 当前价格与 EMA(20) 的关系 |
| 新闻情绪 | 新闻标题的正负面倾向 |
| 宏观偏置 | 商品（如黄金）特有的宏观背景 |
所有信号被整合为一个综合得分，并通过 Logistic 函数映射为概率。
步骤一：价格数据与动量计算
从 OHLCV 数据中计算：
- ret1：1 根K线收益率
- ret5：5 根K线收益率
- ret20：20 根K线收益率
该方法刻意保持简单，以确保结果易于理解与验证。
步骤二：RSI 作为“背景”，而非硬性信号
RSI(14) 被视为连续变量：
- RSI > 50 → 偏向上涨
- RSI < 50 → 偏向下跌
避免使用 70 / 30 这类僵硬阈值，使其更自然地与其他信号融合。
步骤三：通过 EMA(20) 判断趋势
比较当前价格与 EMA(20)：
- 价格高于 EMA → 轻微上涨偏置
- 价格低于 EMA → 轻微下跌偏置
核心问题非常简单：
当前价格是否运行在短期趋势之上？
步骤四：新闻情绪分析
方法一：关键词法（快速、可控）
示例：
- 正面：增长、利好、上调评级
- 负面：下滑、警告、下调评级
适合追求透明度与实时性的系统。
方法二：LLM（Ollama，可选）
使用本地大模型将新闻分类为：
- 正面
- 中性
- 负面
作为辅助理解语义背景的工具，而非主导信号。
步骤五：面向商品的宏观偏置（以黄金为例）
对于黄金等商品，系统会额外关注：
- 战争与地缘政治风险
- 通胀水平
- 各国央行购金行为
- 降息预期
以避免仅从股票市场视角解读商品价格。
步骤六：信号融合
权重设计原则：
- 动量作为核心驱动
- RSI 与趋势提供背景
- 新闻作为辅助信号
避免单一因素主导整体判断。
步骤七：从得分到概率
通过 Logistic 函数计算：
- Prob Up
- Prob Down
并可设置上下限，防止过度自信。
适合与不适合的用途
适合
- 方向性概率评估
- 交易决策辅助
- 风险可视化系统
- 学习与实验
不适合
- 价格目标预测
- 高频交易系统
- 全自动交易执行
总结
该脚本代表了一种“后 AI 炒作时代”的务实市场分析方法：
- 强调透明性
- 注重可解释性
- 正视不确定性
与其问“AI 能否预测市场？”，不如问：
在当前已知信息下，哪个方向更有可能发生？
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iiitum1984
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