舆情监控系统运行规则

这个月中旬发布了一个《舆情监控系统》，现在补充一个模型系统的运行规则。

模型系统模拟了联系、发展和矛盾的思维方式，不仅仅看单一关键词，而是看“宏观政策”与“微观板块”的相互作用。

1. 评分逻辑架构

模型的初始分数为 0，系统会对每一条清洗后的新闻文本（标题+正文）进行扫描，根据以下维度进行加减分：

A. 风险的一票否决

• 逻辑：任何时候都要看清事物的两面性，在金融市场，风险控制优于利润追逐。
• 模型行为：
  • 扫描风险相关的关键词（如：立案、调查、退市、警示等）。
  • 权重：一旦命中，直接 -10分。
  • 结果：标记为 ⚠️ 风险，大概率直接归入风险警示类，不参与后续的高分榜排序。

B. 政策驱动

• 逻辑：在中国 A 股市场，政策是主要矛盾，是行情的根本推动力。
• 模型行为：
  • 扫描 政策相关的关键词（如：中央、国务院、工信部、规划、指导意见等）。
  • 权重：命中则 +5分。
  • 结果：标记为 🏛️ 政策。
  • 特殊机制：命中政策的新闻会被存入 宏观记忆库，用于后续的“共振”计算。

C. 研报价值

• 逻辑：区分“泛泛而谈”与“深度挖掘”。
• 模型行为：
  • 如果来源包含“东方财富研报”：
    • 若标题含 研报深度研究相关的关键词（如：深度、核心、突发）：+5分，标记为 🔥 ...研报。
    • 普通研报：+1分，标记为 📝 个股点评。

D. 资金与技术面

• 逻辑：题材需要资金推动（量）和技术形态（势）的配合。
• 模型行为：
  • 技术面：扫描 技术面相关的关键词（如：突破、新高、放量等），命中 +3分。
  • 资金面：扫描 市场资金相关的关键词（如：主力、流入、龙虎榜等），命中 +2分。

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2. 核心评分机制：宏观与微观的“共振”

该模型不再孤立地看一条新闻，而是将其放在时间的维度上，寻找历史政策与当前消息的连接点。

• 记忆库：系统会自动缓存最近15天被判定为“政策”的新闻内容。
• 共振计算：
  • 当一条非政策类的新闻（比如某板块的突发利好）出现时。
  • 系统会遍历 记忆库 。
  • 判断逻辑：如果当前新闻提到的“板块”，在之前的“政策记忆”中也出现过。
  • 结论：这说明当前的微观异动，是有宏观政策铺垫的，符合普遍联系的原理。
  • 权重：触发共振，额外 +3分，并打上 ⚡ 共振 标签。

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3. AI 的主观能动性：DeepSeek 推演 (AI Inference)

虽然 AI 不直接参与打分，但它在模型确立“高价值”（S/A级）后介入，承担了透过现象看本质的职责。

• 触发条件：
  • 当评分等级达到 S级 或 A级。
  • 或者虽然是 B级，但新闻中没有直接识别出显性股票代码。
• 推演逻辑：
  • 调用 DeepSeek 大模型，输入新闻标题和内容。
  • Prompt 设定为：“你是一个资深游资分析师…请找出隐含的A股概念股”。
  • 作用：将非结构化的文本（如“SpaceX热交换器技术”）转化为结构化的数据（如“涉及: 双良节能”），补全了传统关键词匹配的盲区。