API 数据服务

LMI 数据下载服务（Language Model Index）

经批准用户可下载历史快照做回测，付费用户额外解锁每日实时增量

1. 历史数据下载（经批准用户）

基于 version_4_full（帖子级）和 version_7_softmax_postnum_confidence（公司级）的冻结快照。文件较大，建议使用 wget/aria2c 断点续传。

已激活，可复制下方直链下载。

帖子级原始数据（version_4）

覆盖：2021-05-07 起至快照日 | 大小：约 24GB（CSV）或更小（parquet）
字段：code, name, time, flag, read, comment, date, sentiment1, sentiment2, sentiment3, softmax_涨, softmax_跌, softmax_中性, max_softmax, max_softmax_source

http://125.74.158.86:28000/data/sentiment/v4_full_20260731.csv

wget -c -O v4_full_20260731.csv "http://125.74.158.86:28000/data/sentiment/v4_full_20260731.csv"

aria2c -x 16 -s 16 -o v4_full_20260731.csv "http://125.74.158.86:28000/data/sentiment/v4_full_20260731.csv"

公司级每日情绪数据（version_7）

覆盖：2021-05-07 起至快照日 | 大小：约 700MB
字段：code, name, date, post_number, read, comment, sentiment1, sentiment2, sentiment3, sentiment_adjusted, sentiment_up_prob, sentiment_down_prob, sentiment_neutral_prob, confidence_weight

http://125.74.158.86:28000/data/sentiment/v7_full_20260731.csv

wget -c -O v7_full_20260731.csv "http://125.74.158.86:28000/data/sentiment/v7_full_20260731.csv"

2. 实时数据 API（付费用户）

快照日之后每日新增数据。按日期切片，小文件快速下载；也提供 rolling 全量文件。

已激活，代码中的 Token 已自动填入，复制即可直接运行。

端点：/api/data/sentiment/daily
参数：dataset=posts|company date=YYYY-MM-DD format=csv|json（默认 csv）
rolling 全量：v4_latest.parquet / v7_latest.csv（每日凌晨替换）

import requests

base_url = "https://dui.ssymmetry.com/api/data/sentiment/daily"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
}
params = {
    "dataset": "posts",      # 或 "company"
    "date": "2026-09-05",    # 替换为所需日期（快照日之后为实时增量）
    "format": "csv"          # 或 "json"
}

response = requests.get(base_url, headers=headers, params=params)
filename = f"sentiment_{params['dataset']}_{params['date']}.{'parquet' if params['dataset']=='posts' else 'csv'}"
with open(filename, "wb") as f:
    f.write(response.content)
print(f"已下载 {filename}")

curl -o sentiment_posts_2026-09-05.parquet \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE" \
  "https://dui.ssymmetry.com/api/data/sentiment/daily?dataset=posts&date=2026-09-05"

rolling 全量文件直链（每日自动替换，无需 token）：

wget -c -O v4_latest.parquet "http://125.74.158.86:28000/data/sentiment/v4_latest.parquet"
wget -c -O v7_latest.csv "http://125.74.158.86:28000/data/sentiment/v7_latest.csv"

LMI 数据字典与接口说明

字段含义、类型与取值说明；实时接口参数格式与代码样例

字段名与下载数据文件中的列名一一对应

1. 实时数据 API 参数格式
端点 /api/data/sentiment/daily（需付费订阅，Bearer Token 鉴权，Token 登录后自动填入）

                    GET https://dui.ssymmetry.com/api/data/sentiment/daily
Header:
  Authorization: Bearer <你的Token>

参数:
  dataset  string  必填  数据集: posts(帖子级) 或 company(公司级)
  date     string  必填  日期 YYYY-MM-DD（快照日 2026-07-31 之后为实时增量）
  format   string  可选  csv(默认) / json（json 仅 company 支持）

返回:
  dataset=posts    ->  .parquet 文件（帖子级原始数据）
  dataset=company  ->  .csv / .json（公司级每日聚合）
                

                    # 代码样例（python）
import requests
r = requests.get(
    "https://dui.ssymmetry.com/api/data/sentiment/daily",
    headers={"Authorization": "Bearer <你的Token>"},
    params={"dataset": "company", "date": "2026-09-05", "format": "csv"},
    timeout=120,
)
open("sentiment_company_2026-09-05.csv", "wb").write(r.content)

# 代码样例（curl）
curl -o sentiment_company_2026-09-05.csv \
  -H "Authorization: Bearer <你的Token>" \
  "https://dui.ssymmetry.com/api/data/sentiment/daily?dataset=company&date=2026-09-05"
                
2. 数据字典：帖子级数据（dataset=posts，version_4）
每一行 = 一条股票社区帖子的大模型情绪打分结果。

                    
                            字段
                            类型
                            说明
                        

                    codestring股票代码（6 位）
namestring股票名称
timestring帖子发布时间（北京时间）
flagint帖子标记
readint阅读数
commentint评论数
datestring日期 YYYY-MM-DD
sentiment1float大模型输出的"看涨" logit 分数
sentiment2float大模型输出的"看跌" logit 分数
sentiment3float大模型输出的"中性" logit 分数
softmax_涨float涨 softmax 概率（0~1，三档之和=1）
softmax_跌float跌 softmax 概率
softmax_中性float中性 softmax 概率
max_softmaxfloat三档 softmax 中的最大值
max_softmax_sourcestring最大 softmax 对应的档位（涨/跌/中性）

                
3. 数据字典：公司级每日数据（dataset=company，version_7）
每一行 = 一只股票某一天的所有帖子聚合结果（帖子数、阅读评论、情绪均值与概率）。

                    
                            字段
                            类型
                            说明
                        

                    codestring股票代码（6 位）
namestring股票名称
datestring日期 YYYY-MM-DD
post_numberint当日帖子数
readint当日阅读数
commentint当日评论数
sentiment1float看涨 logit 当日均值
sentiment2float看跌 logit 当日均值
sentiment3float中性 logit 当日均值
sentiment_adjustedfloat校准后情绪值（涨概率 × 置信度 × 100，0~100）
sentiment_up_probfloat看涨概率（0~100）
sentiment_down_probfloat看跌概率（0~100）
sentiment_neutral_probfloat中性概率（0~100）
confidence_weightfloat置信权重 = min(1, 当日帖子数/10)

                
                    计算口径：sentiment1/2/3 为公司级 logits 均值；概率由均值 logits 做 softmax 得到；
                    sentiment_adjusted = 看涨概率 × 置信度；confidence_weight 反映当日样本量，帖子越多置信越高（上限 1.0）。
                

字段	类型	说明
code	string	股票代码（6 位）
name	string	股票名称
time	string	帖子发布时间（北京时间）
flag	int	帖子标记
read	int	阅读数
comment	int	评论数
date	string	日期 YYYY-MM-DD
sentiment1	float	大模型输出的"看涨" logit 分数
sentiment2	float	大模型输出的"看跌" logit 分数
sentiment3	float	大模型输出的"中性" logit 分数
softmax_涨	float	涨 softmax 概率（0~1，三档之和=1）
softmax_跌	float	跌 softmax 概率
softmax_中性	float	中性 softmax 概率
max_softmax	float	三档 softmax 中的最大值
max_softmax_source	string	最大 softmax 对应的档位（涨/跌/中性）

字段	类型	说明
code	string	股票代码（6 位）
name	string	股票名称
date	string	日期 YYYY-MM-DD
post_number	int	当日帖子数
read	int	当日阅读数
comment	int	当日评论数
sentiment1	float	看涨 logit 当日均值
sentiment2	float	看跌 logit 当日均值
sentiment3	float	中性 logit 当日均值
sentiment_adjusted	float	校准后情绪值（涨概率 × 置信度 × 100，0~100）
sentiment_up_prob	float	看涨概率（0~100）
sentiment_down_prob	float	看跌概率（0~100）
sentiment_neutral_prob	float	中性概率（0~100）
confidence_weight	float	置信权重 = min(1, 当日帖子数/10)

FinCorpus 金融语料数据服务

金融数据用于 LLM 基础大模型在金融垂直场景的微调或金融领域模型训练。

数据 Specs：10 年以上的上市公司财报、公告、研究报告、政策、新闻、社交平台讨论帖子。

API GET 代码

通过程序化接口批量获取 FinCorpus 金融语料数据。

                        import requests

base = "https://dui.ssymmetry.com/api/fincorpus/download"
headers = {"X-API-Key": "dui_xxx"}   # 登录后在「设置」页生成 API Key

# 1) 语料包状态与模块清单（恒返回 JSON）
print(requests.get(base, headers=headers, params={"list": 1}).json())

# 2) 下载语料包（支持 Range 断点续传）
#    分模块下载：params 加 {"module": "announcements"}
r = requests.get(base, headers=headers, stream=True)
r.raise_for_status()
with open("fincorpus_financial_data.zip", "wb") as f:
    for chunk in r.iter_content(1 << 20):
        f.write(chunk)
print("下载完成")
                    

                        curl -L -o fincorpus_financial_data.zip \
  -H "X-API-Key: dui_xxx" \
  "https://dui.ssymmetry.com/api/fincorpus/download"
                    

BigBang-Proton 大模型 API 服务

0.2 元 / 百万 Token

提供企业级大模型推理能力，支持文本生成、情感分析、量化策略辅助等场景。

高性能、低延迟、高并发，满足机构级调用需求。

API 调用代码

通过 REST 接口调用 BigBang-Proton 大模型进行推理。

                        import requests

url = "/api/llm/chat"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "bigbang-proton",
    "messages": [{"role": "user", "content": "分析今日市场情绪"}]
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
                    

                        curl -X POST "/api/llm/chat" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"bigbang-proton","messages":[{"role":"user","content":"分析今日市场情绪"}]}'
                    

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