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52、第52章:程序员的选股逻辑 ...


  •   城中村网吧的空气像块吸饱了机油和汗酸的抹布。劣质冷气吹不散弥漫的泡面馊味、烟臭和主机箱散发的焦糊热气。吴舟蜷在角落一台油腻的电脑前,屏幕幽蓝的光割开昏暗,映着他冷峻的侧脸和额角渗出的细密汗珠。键盘缝隙嵌满烟灰,几个键帽的字母早已磨平。他指尖翻飞,敲击声淹没在隔壁《劲舞团》狂暴的BGM和赵磊含糊不清的咒骂里。

      屏幕上,黑色命令提示符窗口幽幽闪烁,绿色的字符流瀑布般冲刷:

      import requests
      from bs4 import BeautifulSoup
      import re
      import pandas as pd
      import matplotlib.pyplot as plt
      from wordcloud import WordCloud

      目标:爬取发改委官网近三年政策文件,分析“风电设备”关键词热度趋势

      base_url = "http://www.ndrc.gov.cn"
      policy_index_url = base_url + "/zcfb/zcfbghwb/"

      模拟浏览器头,绕过反爬

      headers = {
      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
      递归爬取政策文件索引页

      def crawl_policy_index(url, depth=0, max_depth=3):
      if depth > max_depth:
      return []
      try:
      response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
      response.encoding = 'utf-8'
      soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
      # 查找政策文件链接 (示例选择器,实际需调整)
      policy_links = []
      for link in soup.select('div.list_main ul li a'):
      href = link.get('href')
      if href and 'zcfb' in href and href.endswith('.html'):
      full_url = base_url + href if not href.startswith('http') else href
      policy_links.append(full_url)
      # 查找下一页链接 (示例选择器)
      next_page = soup.select_one('a.next_page')
      if next_page:
      next_url = base_url + next_page['href'] if not next_page['href'].startswith('http') else next_page['href']
      policy_links.extend(crawl_policy_index(next_url, depth+1, max_depth))
      return policy_links
      except Exception as e:
      print(f"Error crawling {url}: {str(e)}")
      return []

      获取所有政策文件链接

      all_policy_links = crawl_policy_index(policy_index_url)

      分析单个政策文件内容

      def analyze_policy_doc(url):
      try:
      response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
      response.encoding = 'utf-8'
      soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
      # 提取正文内容 (示例选择器)
      content_div = soup.select_one('div.TRS_Editor')
      if not content_div:
      return "", 0
      text = content_div.get_text(strip=True)
      # 统计“风电设备”及相关关键词出现频次
      keywords = ["风电设备", "风力发电机组", "风机叶片", "塔筒", "齿轮箱", "变流器"]
      count = 0
      for kw in keywords:
      count += len(re.findall(kw, text))
      return text, count
      except Exception as e:
      print(f"Error analyzing {url}: {str(e)}")
      return "", 0

      存储结果

      results = []
      for link in all_policy_links[:50]: # 示例只爬前50页
      _, count = analyze_policy_doc(link)
      date_str = re.search(r'/(\d{4})/(\d{2})/(\d{2})/', link) # 从URL提取日期
      if date_str:
      date = f"{date_str.group(1)}-{date_str.group(2)}-{date_str.group(3)}"
      else:
      date = "Unknown"
      results.append({"Date": date, "Keyword_Count": count})

      创建DataFrame

      df = pd.DataFrame(results)
      df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce') # 转换日期格式
      df = df.dropna().sort_values('Date') # 按日期排序

      生成热力图数据(按年月聚合)

      df['YearMonth'] = df['Date'].dt.to_period('M')
      monthly_counts = df.groupby('YearMonth')['Keyword_Count'].sum().reset_index()
      monthly_counts['YearMonth'] = monthly_counts['YearMonth'].astype(str) # 转换为字符串用于绘图

      创建热力图

      plt.figure(figsize=(12, 6))
      plt.imshow([monthly_counts['Keyword_Count']], cmap='Reds', aspect='auto') # 使用红色系
      plt.colorbar(label='关键词出现频次')
      plt.xticks(range(len(monthly_counts)), monthly_counts['YearMonth'], rotation=45)
      plt.yticks([]) # 隐藏Y轴刻度
      plt.title('发改委政策文件“风电设备”关键词热度趋势 (月度聚合)')
      plt.tight_layout()
      plt.savefig('policy_heatmap.png') # 保存图片

      代码运行。风扇发出垂死的嘶鸣,劣质主机箱在桌下微微震动。屏幕上的绿色字符流如同奔涌的岩浆,吞噬着发改委官网浩如烟海的政策文件。赵磊端着碗泡面凑过来,油乎乎的筷子尖差点戳到屏幕上。

      “舟哥,又整啥高科技呢?”他含糊地问,腮帮子被包子塞得鼓起,油渍沾在嘴角,“这花花绿绿的代码,比老子打《魔兽世界》的插件还复杂?”他眯着眼,看着屏幕上滚动的、完全看不懂的英文单词和符号,“操!这玩意儿能爆装备不?”

      吴舟没抬头,指尖在油腻的触摸板上滑动。屏幕切换,一张刚生成的热力图像滴血的伤口般铺满屏幕!横轴是时间(2006年1月到2009年3月),纵轴是单一维度(关键词热度)。代表“风电设备”相关词汇出现频率的红色色块,在灰白的背景上狰狞地跳跃!

      2007年初,几点微弱的粉红,像初生的火苗。
      2008年中,红色陡然加深、蔓延!如同喷发的火山熔岩!
      2009年初,深红几乎覆盖了整个横轴末端!触目惊心!

      “股票,”吴舟的声音穿透隔壁狂暴的DJ舞曲,平静得像西伯利亚冻土,“就是带数字的副本。”他鼠标轻点,热力图旁边弹出华锐风电的K线图窗口。惨绿色的下跌通道,如同地狱的裂谷。

      “政策,”他指尖精准地点在热力图2008年中那片最深的猩红上,“是BOSS刷新提示。”

      赵磊的包子噎在喉咙里,眼睛瞪得溜圆!他看看那片刺眼的红,又看看旁边惨绿的K线,浑浊的眼珠里充满了难以置信的荒谬感:“操!舟哥!你是说……这红疙瘩……是……是刷BOSS的信号?!那这绿线……”他指着K线,“是……是BOSS快死了?!”

      “嗯。”吴舟应了一声,目光锐利如手术刀,剖开热力图的表象。他调出另一个爬虫窗口,绿色的日志流显示正在抓取财政部和能源局的补充文件。数据流冲刷而过,他新建了一个Excel表格。

      指尖在键盘上翻飞。函数公式如同冰冷的咒语,在单元格间流淌:

      =IF(COUNTIF(Sheet2!A:A, "补贴")>0, "政策利好", "中性") // 检测“补贴”关键词
      =VLOOKUP(B2, Policy_Impact_Table, 2, FALSE) // 匹配政策影响系数
      =FORECAST.ETS(C2, Historical_Stock_Data, Timeline) // 基于时间序列预测股价

      回车键落下!Excel表格瞬间被赋予生命!左侧政策文件发布日期列,右侧自动填充“政策利好”/“中性”标签,第三列跳出根据历史数据拟合的预测股价波动区间!最后,他选中热力图数据区域,条件格式——色阶——红白蓝!深红代表高频,惨白代表低频!

      一张动态的、由冰冷逻辑驱动的政策-股市关联图,在屏幕上铺陈开来!2008年中那片最深的猩红,对应的预测股价区间赫然是:+300% ~ +500%!而此刻华锐风电惨淡的现价,如同蛰伏在深渊的潜龙!

      吴舟的目光扫过屏幕,像将军审视沙盘。他调出自选股列表,指尖悬在键盘上方。几秒后,他输入代码:600550。

      天威保变。另一个前世在风电狂潮中一飞冲天的名字。

      回车!股票加入自选!分时图弹出,同样惨绿的曲线,同样萎靡的成交量。

      就在这一瞬——

      幽暗的屏幕反光里,一个模糊的轮廓骤然显现!紧贴在他身后的卡座隔板上方!一双锐利如鹰隼的眼睛,正透过浑浊的网吧空气,死死锁定在他的屏幕上!花白的头发梳得一丝不苟,深色西装挺括的肩线在反光中剪出冷硬的轮廓!胸口一枚小小的徽章,在屏幕蓝光的折射下,闪过一点极其微弱的、却令人心悸的金芒!

      吴舟的身体几不可查地僵直了一瞬!指尖悬停在回车键上方,像被无形的冰锥冻结!前世在字捷调动,他提交的核心代码被张莉背后审查的窒息感,如同冰冷的潮水瞬间漫过脚踝!但这一次,他不再是那个任人拿捏的程序员。

      他不动声色。悬停的指尖缓缓落下,却不是按下回车。而是轻轻移动鼠标,点开了另一个看似无关的窗口——赵磊那简陋的《劲舞团》自动按键脚本的源代码。绿色的代码流在屏幕上滚动,像一道精心布置的烟雾弹。

      “磊子,”吴舟的声音平稳无波,甚至带着一丝闲聊的随意,“‘旋风腿’连招的判定延迟,调好了没?”

      赵磊正被包子噎得翻白眼,闻言茫然抬头:“啊?哦!调……调好了!按你说的!加了50毫秒!贼他妈丝滑!”他灌了口可乐,打了个响亮的嗝。

      吴舟的余光,死死锁住屏幕反光。那双眼睛依旧在,如同潜伏在阴影里的毒蛇。但西装老头的身体微微后仰了一丝,似乎对突然出现的游戏代码失去了兴趣。

      吴舟这才重新将目光移回自选股列表。光标落在“天威保变”的名字上,右键,加入自选股列表最底端。动作自然流畅,仿佛只是随手添加了一个无关紧要的标的。

      他关掉Excel,最小化所有窗口。屏幕上只剩下《劲舞团》绚烂的游戏画面和赵磊大呼小叫的侧影。他端起手边冰凉的矿泉水瓶,灌了一口。劣质塑料的触感和水的冰凉,拉回一丝清醒的锐利。

      网吧的喧嚣重新涌入耳膜。吴舟靠在油腻的塑料椅背上,帆布包搁在脚边,里面硬物的轮廓硌着水泥地。他知道,平静的日子结束了。那双在屏幕反光里一闪而过的眼睛,如同投入深潭的石子,宣告着更庞大、更危险的对手,已经悄然入场。而他的武器,不再是华强北的黄牛卡,不再是打印店的辣椒酱,而是这一行行冰冷的代码,和洞悉未来的、滚烫的野心。他握紧矿泉水瓶,塑料外壳在掌心发出轻微的“嘎吱”声。下一局,开始了。

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