熔岩AI MCP消息面热度事件研究：公告与财报前后的讨论量统计框架

摘要

「公司发公告、出财报前后，市场讨论量怎么变化」是一个典型的事件研究问题。熔岩（Lava）不提供公告日历，但提供事件前后的消息面讨论数据：日频面板 get_stock_heat_panel（/panel/daily）、新闻点名 get_news_stock_hits（/news/hits）、关键词检索 search_news_flow（/opinions/search）和 PIT 口径的加权热榜 get_weighted_hot_stocks（/hot/weighted）。本文给出一个只统计讨论量的事件研究框架：定义事件日、构造事件窗、做基线标准化、截面平均，并列出口径陷阱。

一、框架总览

步骤	内容	数据来源
1 事件表	每行一个（ts_code，事件日，事件类型）	你方公告 / 财报日历
2 事件窗	例如 [-10, +10] 个自然日（示例）	—
3 讨论序列	每个事件窗内的日频 mentions、agencies	/panel/daily
4 基线	事件前一段「估计窗」的均值与波动	/panel/daily
5 标准化	异常讨论量 = 实际值相对基线的偏离	你方计算
6 截面汇总	按事件相对日平均	你方计算
7 辅助核对	新闻点名时间、关键词记录	/news/hits、/opinions/search

熔岩提供第 3、4、7 步的原料，事件日本身来自你方数据。

二、拉取事件窗数据

对每个事件，调用：

get_stock_heat_panel(type="stock", codes="<ts_code>", from=<事件日-40>, to=<事件日+10>)

这里把估计窗设为事件日前 40 天到前 11 天（示例），事件窗为 [-10, +10]。总长度 51 天，在单次 92 天限制之内。同一时间段内的多个事件股票可以合并到 codes（最多 20 个）一次拉取，节省请求次数。

返回按自然日聚合的 mentions、agencies、weighted_heat、is_first_mention_day。拉回后先按完整自然日补零（没人提的日子可能没有行），并保留补零标记。

三、基线与异常讨论量

消息面计数的分布偏斜、零值多，直接做差不稳健。几种常见做法：

1. 对数差：log(1 + mentions_t) - mean(log(1 + mentions_est))；
2. z 分：相对估计窗均值与标准差的偏离；
3. 比值：mentions_t / (mean_est + 1)。

选一种，写进研究说明。熔岩榜单接口自带的 heat_z20 是相对自身近 20 日日均的偏离，属于「此刻」的统计量，不按你的事件日对齐，所以事件研究里建议用面板自行计算，而不是拼接不同时刻查到的 heat_z20。

四、截面汇总

把所有事件按「相对日」对齐（-10 … +10），对每个相对日计算异常讨论量的均值、中位数和事件个数。画出来就是一条事件窗讨论量曲线。

常见的描述维度：

• 事件前讨论是否已经升温（相对日 -5 到 -1）；
• 事件日当天的峰值大小；
• 事件后回落到基线需要几天。

也可以把 agencies 做同样处理，比较「讨论密度」（mentions）和「讨论广度」（agencies）在事件前后的差异。

五、口径陷阱

5.1 自然日与公告时点

很多公告在收盘后或非交易日发布。面板按自然日聚合，公告日当天的数值可能主要来自公告发布之后。你方事件表最好带上公告时刻，至少区分「盘中发布」与「盘后发布」，盘后发布的事件可以把事件日定义为下一自然日或下一交易日。

5.2 加权热度的分数口径

/panel/daily 的 weighted_heat 用当前机构分加权，不是当日 PIT。事件研究若要看高分主体的讨论，改用 get_weighted_hot_stocks 传 as_of_date：分数取 PIT 面板，消息只算到当天 15:00，参数还有 days、min_score（默认 1050）、order（weighted / count / score）、market。它返回的是榜单，需确认目标股票在榜内（limit 最大 200）。

5.3 首提日与事件日重合

is_first_mention_day 标记此前 7 天无提及后的首次提及。冷门股的事件日常常同时是首提日，这类样本的「异常讨论量」会特别大，建议单独分组统计。

5.4 幸存者与样本选择

事件表应在事件发生前就能确定（例如事先公告的财报日期），不要用「事后讨论很多的事件」去筛样本，否则结论会自我强化。

六、用新闻点名与关键词核对事件时点

• get_news_stock_hits(ts_code=..., hours=168)：指定股票时回看最多 168 小时，给出每条新闻的发布时间、媒体（新华网、财联社、新浪财经、同花顺等），不含标题和正文。可用来核对事件附近的媒体点名时间，参数 src 可只看某家媒体。
• search_news_flow(keyword="<公司简称> 业绩")：在结构化要点里搜关键词（最多 5 个词，空格分隔，需全部包含），since 默认 30 天前、最早 180 天前。返回 opinion_id、topic_time、agency_id、summary、detail 等，可以抽样阅读讨论内容。

注意新闻点名最长只回看 168 小时，适合近期事件；更早的事件以日频面板为主。

FAQ

Q：熔岩能直接给出公告日期吗？ A：不能。熔岩提供消息面热度与结构化记录，公告和财报日历需要你方自备。

Q：事件窗能拉多长？ A：单次 /panel/daily 最长 92 天；估计窗加事件窗超过 92 天时分段拉取再拼接。

Q：结论能说明事件对价格的影响吗？ A：本框架只统计讨论量。讨论量与价格的关系需要你方结合行情数据另行研究。

结论

用熔岩数据做事件研究，分工很清楚：事件日来自你方，讨论序列来自 /panel/daily，PIT 口径的高分讨论用 /hot/weighted 的 as_of_date，时点核对用 /news/hits 和 /opinions/search。把自然日、加权口径和首提样本三件事处理好，得到的讨论量曲线才经得起复核。

数据来自熔岩消息面热度监测，仅供研究参考，不构成投资建议。

只读监测与字段说明见：https://lava.ai-dolphin.com/subscribe/docs