#1 News API 
财务分析 与 新闻空气污染指数
了解更多有关空气污染指数的资料 特征
不要把时间浪费在复杂的功能上
复杂的功能变得简单。 我们的API提供了一个简单的方法来访问来自世界各地的新闻文章。 我们提供了一个简单、一致和易于使用的API来访问来自数千个来源的新闻文章。
新闻空气污染指数
以多种格式导出数据- 行业监控
- 品牌监控
- 市场情报
- 风险管理
- 竞争情报
- 传媒监察
- 情绪分析
- 趋势分析
- 故事分组
- 预测社会趋势
- 多语言支持
- 观众参与
- 地理分析
- 实时突发新闻
- 历史数据访问
- Custom News Feeds
- News Aggregation
- Content Filtering
- 超过50个集成
提取其他数据
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交互式演示
我们的结构化新闻数据API提供了一个简单的方法来访问来自世界各地的新闻文章。 我们提供了一个简单、一致和易于使用的API来访问来自数千个来源的新闻文章。
News API 场景
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APITube受到世界各地团队的信任，帮助他们以前所未有的速度构建和交付令人惊叹的数字体验。
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常见问题解答
- 通过新闻API进行的财务分析提供从数千个全球来源获取实时市场动向新闻、财报、经济指标和金融趋势的访问。投资者、分析师和金融机构使用我们的API获取竞争情报，跟踪与投资组合相关的新闻，分析市场情绪，并比传统研究方法更快地做出数据驱动的投资决策。
- 我们的情感分析引擎处理财经新闻，以确定市场情绪（正面、负面、中性）并附带置信度得分。通过sentiment.overall.polarity进行筛选，以隔离看涨或看跌的新闻。结合情感数据、股票代码提及和信源可信度得分，构建全面的市场情绪仪表板和交易信号。
- 是的，可以按公司名称、股票代码或行业追踪任何上市公司。我们的实体提取可自动识别公司提及。筛选与收益相关的关键词并设置季度报告公告的提醒。is_breaking标志帮助您在市场移动的收益意外发生时捕捉它们，在快速变化的市场中给您一个优势。
- 我们从包括彭博社、路透社、金融时报、华尔街日报、CNBC、MarketWatch和数百种专业金融出版物在内的顶级财经新闻源聚合信息。使用source.rank.opr筛选器来优先处理权威的财经新闻报道。我们的报道范围涵盖股票、债券、大宗商品、外汇、加密货币和另类投资。
- 量化交易者使用我们的API构建基于新闻的交易信号、情绪指标和事件驱动策略。访问结构化数据，包括发布时间戳、情绪得分、实体提及和主题分类。通过我们的JSON/CSV导出格式与Python、R或其他量化平台集成，用于回测和实时交易系统。
- 绝对是的。我们的API提供全面的加密货币覆盖，包括比特币、以太坊、DeFi协议、NFT和区块链技术新闻。按加密货币特定类别过滤，跟踪特定数字资产的情绪。监控影响加密市场的监管发展、交易所新闻和鲸鱼活动。
- 访问可追溯多年的历史财经新闻档案，用于趋势分析、交易策略回测和研究。按日期范围查询，分析市场对过去事件的反应。为机器学习模型或关于市场行为和新闻影响的学术研究构建时间序列数据集。
- 金融机构将我们的API集成到交易终端、研究平台、风险管理系统和面向客户的应用程序中。我们为高容量企业部署提供专用基础设施、定制SLA和合规友好的数据处理。导出到Excel，与Bloomberg终端集成，或为您的投资团队构建自定义仪表板。
如何开始使用APITube新闻API：一步一步的指南
了解如何使用APITube新闻API访问来自全球500,000多个经过验证的来源的实时新闻数据。 本指南涵盖了从注册到高级过滤选项的所有内容。
使用邮递员收集与apitube.io
学习如何有效地使用邮递员收集与apitube.io 访问全球新闻Api,自动化测试,并增强您的开发工作流.
商品市场新闻简介
News API提供了一组可用于筛选新闻文章的主题。 以下主题可供选择。
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免费及保费数据集
介绍API Tube平台上提供的免费和高级数据集。 了解如何为您的项目访问和使用这些数据集。
Sentiment Data and Financial Analysis API.
APITube offers financial analysis optimised news information. All articles have sentiment scores and this allows the market coverage to be quantified. Follow companies, industries, and economic measures of 500,000 and more sources.
Our financial analysis API provides structured data in Python and R, among other analysis systems, options. The history data covers 10 or more years on backtesting and correlation research. Trading signals and monitoring of markets are supported by real time feeds.
Sentiment time series data would allow the quantitative analyst and researchers to correlate the price movement with sentiment time series data. Filter according to source authority in order to cut on publication of impact. Export to JavaScript Object Notation, comma-separated value, or plug-in into database.
Python-SDKs and others have clean Python data retrieval interfaces. The main financial analysis processes such as sentiment aggregation, entity tracking, and event detection are well documented.
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