政策热度 × 板块表现：炒股的朋友可以一起交流一下

Policy Radar 是一个 A 股政策面信号系统：它把政策文本转换成板块热度，再把板块热度和市场表现、资金流放进同一个坐标系下比对，并且对每一次触发做超额收益回测。

最初的想法

我是从 7 月份开始尝试使用 AI 分析炒股的。因为本人是纯门外汉，对于股票不能说是一知半解，也可以说是完全不懂。最开始是想利用 AI 直接找对应曲线的拟合数据，后来发现根本不可行，然后就开始逐步尝试，目前对接了很多付费的数据源做了大量的数据分析，7 月和 8 月小赚了一点，9 月和 10 月又亏进去了。

现在感觉自己找到了一点点门道，希望能找更多的朋友互相交流想学习。

数据链路

采集：每日抓取新华社、人民日报、中国政府网、发改委、财政部、央视、央广网、求是网等来源的政策类新闻，单日约 400 条，保留原文链接与信源标签。
整合：每日同步腾讯/新浪/东财等财经数据的接口，获取很多股票底层的交易数据。每天大概有 30MB 左右的数据库数据增长，目前已经获取了 26 年 1 月至今能获取的全部数据。部分数据可以追溯至 2021 年。
1. 打标：把新闻归类到 8 个核心方向，标注利好或利空极性，再按信源权重和时间衰减合成方向热度分；近 30 天累计次数就是该方向的热度。
比对：用横轴政策热度、纵轴板块涨幅绘制二维散点，分成四象限来判定“政策强·市场弱”的背离；板块资金层则以 60 个板块为节点、按日频同步绘制板块间的流入流出关系图，支持 55 天回放。
回测：记录每次触发的日期、板块和热度倍数，计算触发后 5 日、10 日、20 日相对所属行业的超额收益。当前有 30 次触发、24 次样本完整，5 日超额 +0.93%、胜率 62.5%，10 日 +2.21%、胜率 78.9%； 20 日样本不足，不做估算。