Sandy0909/Finance_Sentiment

数据/另类数据源:hf-spaces

✨ 基于Streamlit搭建的美股金融情绪分析工具，适合追踪市场舆情信号

🧭 AI 判断

仅供研究仅为个人HuggingFace演示Space,无热度与维护信息,不适合实盘

基于 HuggingFace Spaces 的金融文本情感分析在线演示,可快速试用情绪数据

适合开发者数据分析策略研究美股技术栈 Python/Streamlit上手简单

实用性低💰 免费+付费接口GPU 不需要

5.9/10金融相关 · 核心金融工具金融情绪分析,属另类数据投研场景

金融相关核心金融工具

热度无数据

实用性低

上手难度简单

成本免费+付费接口

GitHub star / HF 下载量每日快照 · 自 2026-09-16(上限 30 天)0(现 0 · 断点=当日未采集)

基于 Streamlit 构建的金融情感分析在线应用,托管于 Hugging Face Spaces。用户可直接在网页上输入金融相关文本,获取情绪倾向分析结果,无需本地部署。适合需要快速判断财经新闻、公告或研报情绪倾向的投资者和量化研究人员参考使用。

原版简介(英文)

· streamlit, region:us

维度	Finance_Sentiment	bert-stock-sentiment-v1	EOD-GPT	seperate
结论	仅供研究	仅供研究	仅供研究	仅供研究
热度	—	5.1k	253	3.7k
7日增长	0	+1.2k	0	−19
适合人群	开发者	开发者	开发者	开发者
主要用途	数据分析 / 策略研究	数据分析 / 策略研究	数据分析 / 策略研究	策略研究 / 数据分析
支持市场	美股	美股	美股	美股
技术栈	Python/Streamlit	Python	Python	Python (Keras)
上手难度	简单	简单	简单	中等
活跃度	—	高	低	中

💡 新手优先 bert-stock-sentiment-v1(上手简单)

一款基于 BERT 架构的金融文本情感分析模型，采用 safetensors 格式发布。核心功能是对股票新闻进行情感分类，帮助判断市场消息的正面或负面倾向。适合量化研究者、金融数据分析师等需要将新闻情绪纳入策略或研究的人员使用。

一款基于 EOD 数据构建 AI 选股工具的开源脚本，可借助 LLM 自动筛选和分析股票。它将大模型能力与股票筛选器结合，生成个性化的选股结果。适合想用 AI 辅助研究个股、有一定动手能力的量化爱好者和开发者。

其他工具 · HuggingFace 3.7k 下载

一款免费的 SEC 13F 研究工具，收录 2019 年以来 11,700 多家机构管理人和 208,000 多份申报文件。核心功能包括按季度对比持仓变化、支持按股数设置阈值筛选，以及追踪 confidential treatment 申报。适合关注机构持仓动向的量化研究员和个人投资者使用。

一款基于 Python 的开源金融分析工具集，涵盖 200 多项金融指标，包括 80 多个财务比率、30 多个技术指标、20 多个风险与绩效指标以及 50 多个宏观指标，数据来自 Financial Modeling Prep。适合量化研究员、金融分析师和开发者用于财务分析与策略研究。

部署在 Hugging Face Spaces 上的金融新闻分类工具,基于 Streamlit 构建。用户可输入金融新闻文本,模型会自动判断其所属类别,辅助快速整理和筛选资讯。适合量化研究者、金融分析师及需要处理财经新闻数据的开发者使用。