做什么（One-liner）

Canvas 情绪原子节点：合成 news NLP + TV rating + CNN F&G → [-1, +1] 情绪分 + 方向。

怎么用

sentiment_factor_v1 (NVDA, blended) → bear_agent_v1 (情绪加权)
sentiment_factor_v1 ('', fg) → risk_management_v1 (全市场 F&G 作 overlay)

核心公式

见 frontmatter。核心：多源平均，缺源 drop out。

假设与适用场景

假设：scraper 稳定 + LM dict ~80% 精度 + US-only 覆盖。

适用：情绪加权辅助信号、事件研究。

不适用：实时秒级、高精度 NLP、非 US、深度叙事（institution_agent）。

已知局限

详见 frontmatter。6 点：scraper 脆弱 / lag / 精度 / US-only / F&G 全市场 only / 低 source_count 噪声。

参考文献

• Loughran-McDonald (2011) JF — 金融文本词典
• CNN Fear & Greed Index

Golden Test

N/A —— 非 byte-deterministic。

Changelog

• 1.0.0 (2026-04-21) — 首次 Active