方法論
這個站怎麼把 黃仁勳 的消息變成可比較的投資訊號——資料來源、AI 加工、與如何計算影響力。
1. 資料來源
每 2 小時自動蒐集與 黃仁勳（Jensen Huang）相關的公開新聞：主要來自 GDELT 全球新聞資料庫，輔以 Google News RSS（中英文）。只取標題、來源連結與發佈時間，不轉載文章內文。
2. 去重
同一則報導常被多家媒體同時轉載。以正規化網址 + 標題雜湊兩層去重，先去重再送 AI，避免重複與浪費。
3. AI 加工
每則新聞用大型語言模型（透過 OpenRouter）產生：繁體中文摘要、主題標籤（AI晶片／供應鏈／資料中心…）、情緒（正／中／負 + 分數）、對投資決策的重要性（1–5）。輸出以結構化 JSON 驗證、失敗自動重試。
4. 股價與「事件研究」
抓取 NVDA 與 AI 供應鏈（台股／美股／指數）日線快取。把訊號對齊到事件交易日（t0），統計事件前後數日的平均報酬，量化「他放消息後股價平均怎麼走」。
5. 供應鏈影響力地圖
用關鍵字比對抽出每則新聞「點名」了哪些追蹤個股（含中英別名、雙掛牌對應）。每檔股票因此有：被他點名次數、事件後平均反應、與 NVDA 連動係數——讓股票長在「他」這條主軸上，而非孤立看盤。
6. 更新與架構
寫入（抓取＋加工）由排程在背景執行，網站本身是純靜態頁面（CDN），每次重建即更新，頁面標示「資料更新於」時間。星號收藏存在你的瀏覽器本機，不上傳。
限制與免責
- · 內容由 AI 自動整理，可能有誤判或遺漏，請以原文與官方資訊為準。
- · 情緒／重要性／點名為模型與規則判斷，非專業投研意見。
- · 事件研究在資料量越大時越有意義；短期樣本僅供參考。
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