market-sentiment

暗号資産市場のセンチメント

概要

このスキルでは、人気のある暗号資産関連RSSフィードからニュースを集約し、記事のセンチメントを分析して、根拠に基づく説明とともに-1（非常にネガティブ）から+1（非常にポジティブ）までの市場センチメントスコアを算出します。

ワークフロー

暗号資産市場のセンチメントを分析するには、以下の手順に従います。

1. RSSフィードを選択する：人気のある暗号資産関連RSSフィードを選択します（厳選したリストは references/rss_feeds.md を参照してください）。
2. ニュースを取得する：選択したフィードから最近の記事を取得します。
3. センチメントを分析する：内容に含まれるキーワードと文脈に基づき、各記事のセンチメントをポジティブ（+1）、ネガティブ（-1）、またはニュートラル（0）に分類します。
4. スコアを算出する：すべての記事のセンチメントスコアの平均を算出します。
5. 説明を生成する：スコアを裏付けるニュース記事の根拠を提示します。

センチメント分類のガイドライン

• ポジティブ（+1）：普及、ローンチ、提携、ETFの承認、価格上昇、規制面での勝利、技術的なブレークスルーに関するニュース。
• ネガティブ（-1）：ハッキング、暴落、規制強化、清算、遅延、批判に関するニュース。
• ニュートラル（0）：事実に基づく最新情報、結果が混在するニュース、または明確な偏りのない投機的な内容。

出力形式

このスキルは以下を出力します。

• センチメントスコア：-1から1までの数値。
• 説明：フィード／ソースごとの内訳、主なポジティブ／ネガティブ要因、および市場全体への影響。

リソース

scripts/

• sentiment_analyzer.py：RSSフィードを取得し、記事を解析してセンチメントスコアを算出するPythonスクリプトです。自動的に結果を取得するには、python sentiment_analyzer.pyを実行します。

references/

• rss_feeds.md：人気のある暗号資産関連RSSフィードのURLと説明のリストです。
• sentiment_examples.md：一般的なニュースの種類に対するセンチメント分類の例です。