虾皮个股舆情公告研报催化分析

要解决的问题

个股消息面分析常面临三类信息源混杂的问题：舆情里大量盘中播报和融资数据，公告标题容易误判重要性，研报若只看标题会错过评级与 EPS 变化。直接把这些内容拼在一起，容易把旧闻、噪音和重复报道当成催化。

如何工作

该技能围绕 news sentiment、notice、report 三类数据做结构化处理：

• 先做噪音过滤：剔除自动生成的行情播报、融资播报和无关市场新闻，保留有效舆情。
• 用 columns 字段判断公告重要性：优先识别业绩快报、业绩预告、重大合同等类别，而不是只匹配标题关键词。
• 分析研报的 rating 与 EPS 趋势：统计评级分布，识别同一机构的上调、下调，并比较当年和次年 EPS 预测变化。
• 按方向、信源和时效打分：以官方公告、机构研报、主流媒体和自媒体分层，结合时间衰减排序输出消息面结论。

适用边界

更适合 A 股个股的舆情、公告与研报催化分析。不要用于非 A 股标的，也不替代财务深度分析或纯技术指标解释；若未确认股票代码，需要先补全标的信息。