cookstock

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CookStock es una herramienta integral de selección de acciones que implementa varias estrategias avanzadas para ayudar con el análisis y la selección de acciones. Esta herramienta puede ejecutarse en modo por lotes, automatizando el proceso de selección y análisis utilizando datos de la API de YahooFinance.

Características clave

1. Filtra acciones según los criterios de la etapa 2 de Mark Minervini, incluidas las estrategias de posición de precio, volumen y promedio móvil.

2. Detecta patrones de contracción de la volatilidad, incluida la identificación de posibles pivotes, la evaluación de correcciones profundas y la evaluación de la presión de venta para determinar si se ha agotado.

3. extrae noticias de Yahoo Finance y envía noticias a la API de chatgpt para recopilar comentarios

4. Clasifica las selecciones basándose en factores técnicos y el impacto de las noticias.

5. Calcula el valor intrínseco de cada acción basándose en los principios de inversión de la Regla n.° 1, lo que permite la comparación con el precio de mercado de la acción.

Todas las herramientas pueden ejecutarse en modo por lotes, lo que le permite filtrar y analizar las existencias automáticamente.

Fuente de datos y automatización

Utilizando la API de YahooFinance, cookStock extrae datos de acciones automáticamente para analizarlos. Todas las herramientas están diseñadas para ejecutarse en modo por lotes, lo que permite un control diario automático de las existencias en función de los criterios seleccionados.

Aquí hay un ejemplo del patrón de contracción de la volatilidad de TSLA.

Instrucciones de uso modo por lotes:

1. Ejecute cookStockPipeline.py para realizar la detección de plantillas de la etapa 2 y aplicar la detección de patrones de contracción en las existencias seleccionadas.
2. Ejecute cookstock_askgpt.py para realizar la extracción de noticias y la revisión de gpt. Tengo 2 formas de recibir noticias a. utilizar scraper para eliminar noticias de yahoo finanzas b. use finnhub para solicitar noticias

función de prueba:

1. ejecute runTest_cookStock_basic.py para ejecutar la REGLA UNO
2. ejecute runTest_cookStock_stage2templte.py para ejecutar la plantilla stage2 y probar el patrón de contracción

También realizamos la selección diariamente y publicamos aquí: Ver resultados de la selección diaria

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