Social Sentiment Insights (SSi)
FinSoftAI (FinSoft AI Solutions Private Limited) · 行銷 · 商業
Social Sentiment Insights（SSi）是 FinSoftAI 的敘事情報平台。它讀取新聞、社群貼文與搜尋資料，再轉成可查證的市場訊號，供交易員與分析師使用。
關於 Social Sentiment Insights (SSi)
What Is Social Sentiment Insights (SSi)
Social Sentiment Insights（SSi）是一套 AI 研究平台，對象是實際下單與研究美股的人。FinSoftAI 的出發點很直接：敘事會先推動價格，圖表之後才反應。SSi 蒐集財經新聞、社群討論、ESG 評論與搜尋行為，替一家公司的故事打分，判斷它在升溫還是退燒。
它與單純的情緒數據源不同。多數工具給一個看多或看空的數字就結束，這裡會告訴你誰在推動故事、哪些來源有份量、這波轉向已經走了多久。每個訊號都附信心分數與來源軌跡，分析師可以檢查推論，不必盲信黑箱。
限制也要說清楚。覆蓋範圍集中在美股，產品透過業務洽談銷售，價格沒有公開。試用期之外沒有免費方案，而且平台預設使用者已經懂得看盤。
Getting Started
- 先在 FinSoftAI 官網申請 demo 或試用，讓團隊開通帳號與 API 額度。
- 開啟 ssi.finsoftai.com，用 Google 帳號登入。電子郵件與密碼欄位不用填，SSi 走 Google Sign-In。
- 首次登入後接受授權條款。
- 先看完導覽與三段短影片，再碰真實資料。
- 設定資料來源、情緒權重、技術指標與警示門檻，並存一組可重複使用的查詢。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 賣方研究分析師：SSi 縮短消息曝光到報告發出的距離，來源軌跡也讓你引述時有依據。
- 買方投資組合經理：可以分派研究任務、核准或退回查詢，並觀察一套論點在整本投資組合裡站不站得住。
- 風控與 ESG 負責人：E、S、G 分開計分讓社會風險變得可量測，對偏重單一產業的組合做壓力測試時特別有用。
- 有資料預算的獨立交易者：Research 終端涵蓋歷史情緒、圖表與搜尋分析，不必先做整套企業導入。
任務
- 找出敘事與價格的背離：把故事的走勢和股價走勢並排比較，判斷落差是雜訊還是即將出現的行情。
- 盤前篩選觀察名單：每日盤前警示會標出社群熱度或情緒波動在夜間跳升的個股。
- 檢視 ESG 觀感：按產業加權的 E、S、G 分數，能在評等機構反應之前看出公司聲譽是否鬆動。
- 建立可稽核紀錄：排程稽核會留下查詢內容、訊號說法，以及交易台最後怎麼處理。
情境
- 財報季：法說會前後敘事量暴增，叢集檢視能把真正的轉向和例行雜訊分開。
- 產業輪動：產業熱力圖顯示注意力往哪裡移動，調倉時很好用。
- 社群風險事件：品牌議題延燒時，波動儀表板會顯示反應在擴大還是已經退潮。
主要功能
用敘事叢集取代單一情緒分數
SSi 把相關貼文、文章與搜尋歸成敘事叢集，再依影響市場的力道排序。你看得到故事本身、被點名的實體，以及撐起它的來源。這就是「情緒六十二分」和「情緒六十二分，因為今早三家可信媒體同時報導供應鏈問題」的差別。
情緒引擎與權重可調整
你不會被綁在單一評分模型上。SSi 內建自家引擎，也接受第三方引擎，接著你可以按交易台的思路替每個來源設權重。比起論壇更相信申報文件的交易員，就照這樣調模型，介面完全不用換。
情緒對照價格與成交量的多週期圖
平台把情緒與價格並列，也把情緒量與成交量並列，涵蓋 7、14、30、60 天四個週期。FinSoftAI 把這些讀數正規化成 Z 分數，因此能用同一把尺排序上百檔美股。對閱讀圖表的人來說，實際好處是看得出敘事在加速、股價卻停滯。
按產業加權的 ESG 評分
E、S、G 分數取自公開情緒，不是公司自行揭露的內容，權重則隨產業調整。銀行看治理與行為，工業股看環境暴露。這是市場情緒資料，只是任務比一般指數更窄。
SSi Research 終端
Research 是入門元件：獨立終端，含歷史資料、NLP 查詢建構器、情緒對價格圖表與搜尋分析。它沒有即時警示，但涵蓋研究流程，因此 FinSoftAI 同時賣給機構與個人訂閱者。
API 與無介面部署
SSi 可以帶自己的介面，也能以無介面方式運行。社群情緒API 涵蓋個股情緒、產業彙總、ESG 評分、情緒 OHLC 資料、情緒量與警示，主打低延遲存取，鎖定量化團隊。已經有研究平台或下單系統的機構，可以直接把訊號接進自家畫面。
優缺點
優點
- 每個訊號都附來源軌跡與信心分數，分析師可以質疑推論，而不是照單全收。
- 模組化架構讓你先用 Research 終端，之後再補 ESG、風控或 API。
- 權重、引擎、來源與技術指標都能設定，適合已有既定流程的交易台。
- ESG 分數按產業加權，對分散配置的組合比單一混合數字實用。
- FinSoftAI 公開自己的實盤紀錄，包含虧損與最大回撤，不只給回測。
缺點
- 價格完全沒有公開，得先談一次業務，才知道符不符合小編制預算。
- 覆蓋以美股為主，跨市場團隊會在這個範圍之外遇到缺口。
- Research 終端只有歷史資料，沒有升級元件就沒有即時警示。
- 要真正用出價值需要調校。挑來源、調權重、設計查詢，都得有人熟悉交易台的流程。
常見問題
它把關於公司的非結構化文字轉成帶分數的市場訊號。新聞、社群貼文、ESG 評論與搜尋行為會聚成敘事，再衡量強度與方向，讓你拿去和價格比對。
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