Как создать на Python скринер акций и выполнить анализ настроений на основе ИИ

Поиск акций для инвестирования может оказаться долгим и утомительным. А что, если использовать ИИ и Python для создания программы, способной ускорить этот процесс? В этой статье я расскажу, как применить Python-библиотеку finvizfinance для поиска “недооцененных” акций. Затем представлю метод анализа настроений с помощью FinBERT, предварительно обученной NLP-модели, позволяющей анализировать эти “недооцененные” акции.

Первые шаги
Прежде всего импортируем необходимые библиотеки. Сайт finviz.com предлагает различные инструменты для анализа акций, в том числе бесплатный скринер акций (Screener). Импортируем объект скринера finvizfinance, который возвращает DataFrame Pandas с результатами скрининга в разделе “Overview” (“Обзор”).

from finvizfinance.screener.overview import Overview

Теперь импортируем библиотеки Pandas, csv и os, которые используются в основном для работы с csv-файлами.

import pandas as pd
import csv
import os

Скрининг потенциальных акций
Теперь, следуя подходу стоимостного инвестирования, необходимо составить список потенциально недооцененных акций, к которым стоит присмотреться. Для этого надо создать функцию, которая использует библиотеку finvizfinance для отправки запроса к онлайн-скринеру акций. Вот функция, которая будет выполнять это:

📌 Читать

@bigdatai