第12章 李代码的爬虫初战 (3/5)

一次实战，就蒙对了。

    不对，不是蒙。是基于数据的判断。

    他不断刷新情绪指数的实时更新。新能源汽车的情绪分在攀升，从+0.87涨到+1.12。半导体的情绪分在下降，从+0.45跌到+0.21。

    十点，他的新能源汽车股票平均涨了5%。半导体股票跌了2%。

    十点半，新能源汽车板块开始回调。情绪指数显示，讨论热度在下降，负面词汇开始出现：“获利了结”“冲高回落”“量能不足”。

    李代码犹豫了三秒，卖出了两只新能源汽车股票，留了一只最强的。卖出价分别比买入价高4.8%和3.7%。

    十一点，他留下的那只新能源汽车股票继续冲高，涨到7%。半导体股票跌到-3%。

    中午休市。李代码瘫在椅子上，手心全是汗。账户浮动盈利：+862元。半天，赚了他月薪的五分之一。

    更重要的是，他的模型在实时验证中表现良好。情绪指数的变化领先股价波动大约十五分钟——足够他做出反应。

    他点了个外卖，但吃不下。大脑在高速运转：要不要加仓？要不要调整参数？下午情绪会怎么走？

    他打开爬虫的后台，查看实时抓取的数据流。每分钟新增数千条讨论，关键词云图在滚动，“新能源”“锂电”“涨停”出现频率最高。但在这些热词之下，有一些不起眼的关键词在悄悄增加：“监管”“问询”“减持”。

    他点开“减持”相关的讨论，发现集中在几只小盘股上。其中一只是他留的那只新能源汽车股票的供应商。有帖子说，这家供应商的大股东可能减持。

    李代码皱眉。这是噪音，还是有效信息？他的模型没有考虑个股层面的利空，只做板块情绪分析。

    他快速写了个补充脚本，抓取所有“减持”关键词出现的股票代码，然后交叉比对基本面数据——股东结构、近期公告、历史减持记录。

    结果出来了：那家供应商确实有减持可能，但概率不高，而且就算减持，对下游整车厂的影响也有限。

    他决定忽略这个信号。

    下午一点，开盘。

    他留的那只新能源汽车股票，在冲高到8%后开始回落。两点，回落到5%。两点半，回落到3%。

    李代码看着它一点点跌回去，像看着潮水退去。他本该在最高点卖出的——情绪指数在十一点半就显示过热了。但他贪心了，想等更高。

    最后，他在涨2%时卖掉了。加上上午卖出的两只，今天总盈利：+1423元。年化收益率……他懒得算，反正很高。

    半导体股票更惨，一只跌了5%，触发了止损线自动卖出；另一只跌了4%，他手动割了。

    收盘后，李代码复盘全天操作。新能源汽车板块整体涨了3.2%，他抓住了一半涨幅。半导体板块跌了2.8%，他吃到了大部分跌幅。

    总战绩：盈利1423元，扣除亏损，净利润896元。

    不多，但意义重大。这证明他的思路可行——市场情绪可以被量化，并且可以用来指导交易。

    他给模型打了第一个勾。

    晚上，李代码没有继续写代码。他出门了，去了那家“暴打

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