Process comments.

ticker_extractor.py

@@ -5,47 +5,44 @@ import re
 # A set of common English words and acronyms that look like stock tickers.
 # This helps reduce false positives.
 COMMON_WORDS_BLACKLIST = {
-    "A", "I", "DD", "CEO", "CFO", "CTO", "EPS", "IPO", "YOLO", "FOMO",
-    "TLDR", "EDIT", "THE", "AND", "FOR", "ARE", "BUT", "NOT", "YOU",
-    "ALL", "ANY", "CAN", "HAS", "NEW", "NOW", "OLD", "SEE", "TWO",
-    "WAY", "WHO", "WHY", "BIG", "BUY", "SELL", "HOLD", "BE", "GO",
-    "ON", "AT", "IN", "IS", "IT", "OF", "OR", "TO", "WE", "UP",
-    "OUT", "SO", "RH", "SEC", "IRS", "USA", "UK", "EU",
-    "AI", "ML", "AR", "VR", "NFT", "DAO", "WEB3", "ETH", "BTC", "DOGE",
-    "USD", "EUR", "GBP", "JPY", "CNY", "INR", "AUD", "CAD", "CHF",
-    "RUB", "ZAR", "BRL", "MXN", "HKD", "SGD", "NZD", "RSD",
-    "JPY", "KRW", "SEK", "NOK", "DKK", "PLN", "CZK", "HUF", "TRY",
-    "US", "IRA", "FDA", "SEC", "FBI", "CIA", "NSA", "NATO", "FINRA",
-    "NASDAQ", "NYSE", "AMEX", "FTSE", "DAX", "WSB", "SPX", "DJIA",
-    "EDGAR", "GDP", "CPI", "PPI", "PMI", "ISM", "FOMC", "ECB", "BOE",
-    "BOJ", "RBA", "RBNZ", "BIS", "NFA", "P", "VOO", "CTB", "DR",
-    "ETF", "EV", "ESG", "REIT", "SPAC", "IPO", "M&A", "LBO", "PE",
-    "Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "FY", "FAQ", "ROI", "ROE", "EPS", "P/E", "PEG",
-    "FRG", "FXAIX", "FXIAX", "FZROX", "BULL", "BEAR", "BULLISH", "BEARISH",
-    "QQQ", "SPY", "DIA", "IWM", "VTI", "VOO", "IVV", "SCHB", "SPLG",
-    "ROTH", "IRA", "401K", "403B", "457B", "SEP", "SIMPLE", "HSA",
-    "LONG", "SHORT", "LEVERAGE", "MARGIN", "HEDGE", "SWING", "DAY",
-    "GRAB", "GPU", "MY", "PSA", "AMA", "DM", "OP", "SPAC", "FIHTX",
-    "FINTX", "FINT", "FINTX", "FINTY", "FSPSX", "TOTAL", "LARGE", "MID", "SMALL",
-    "GROWTH", "VALUE", "BLEND", "INCOME", "DIV", "YIELD", "BETA", "ALPHA", "VOLATILITY",
-    "RISK", "RETURN", "SHARPE", "SORTINO", "MAX", "MIN", "STDDEV", "VARIANCE",
-    "PDF", "FULL", "PEAK", "LATE", "EARLY", "MIDDAY", "NIGHT", "MORNING", "AFTERNOON",
-    "CYCLE", "TREND", "PATTERN", "BREAKOUT", "PULLBACK", "REVERSAL", "CONSOLIDATION",
-    "OTC", "TRUE", "FALSE", "NULL", "NONE", "ALL", "ANY", "SOME", "EACH", "EVERY",
-    "STILL", "TERM", "TIME", "DATE", "YEAR", "MONTH", "WEEK", "HOUR", "MINUTE", "SECOND",
-    "JUST", "ALREADY", "STILL", "YET", "NOW", "LATER", "SOON", "EARLIER", "TODAY", "TOMORROW",
-    "YESTERDAY", "TONIGHT", "THIS", "LAST", "NEXT", "WOULD", "SHOULD", "COULD", "MIGHT",
-    "WILL", "CAN", "MUST", "SHALL", "OUGHT", "TAKE", "MAKE", "HAVE", "GET", "DO", "BE",
-    "GO", "COME", "SEE", "LOOK", "WATCH", "HEAR", "YES", "NO", "OK", "LIKE", "LOVE", "HATE",
-    "WANT", "NEED", "THINK", "BELIEVE", "KNOW", "PRICE", "COST", "VALUE", "WORTH",
-    "EXPENSE", "SPEND", "SAVE", "EARN", "PROFIT", "LOSS", "GAIN", "DEBT", "CREDIT",
-    "BOND", "STOCK", "SHARE", "FUND", "ASSET", "LIABILITY", "BUZZ", "UNDER", "OVER", "BETWEEN",
-    "FRAUD", "SCAM", "RISK", "REWARD", "RETURN", "INVEST", "TRADE", "BUY", "SELL", "HOLD",
-    "SHORT", "LONG", "LEVERAGE", "MARGIN", "HEDGE", "SCALP", "POSITION",
-    "PLAN", "GOAL", "WILL", "FAST", "HINT", "ABOVE", "BELOW", "AROUND", "NEAR", "FAR",
-    "TL",
+    "401K", "403B", "457B", "ABOVE", "AI", "ALL", "ALPHA", "AMA", "AMEX",
+    "AND", "ANY", "AR", "ARE", "AROUND", "ASSET", "AT", "ATH", "ATL", "AUD",
+    "BE", "BEAR", "BELOW", "BETA", "BIG", "BIS", "BLEND", "BOE", "BOJ",
+    "BOND", "BRB", "BRL", "BTC", "BTW", "BULL", "BUT", "BUY", "BUZZ", "CAD",
+    "CAN", "CEO", "CFO", "CHF", "CIA", "CNY", "COME", "COST", "COULD", "CPI",
+    "CTB", "CTO", "CYCLE", "CZK", "DAO", "DATE", "DAX", "DAY", "DCA", "DD",
+    "DEBT", "DIA", "DIV", "DJIA", "DKK", "DM", "DO", "DOGE", "DR", "EACH",
+    "EARLY", "EARN", "ECB", "EDGAR", "EDIT", "EPS", "ESG", "ETF", "ETH",
+    "EU", "EUR", "EV", "EVERY", "FAQ", "FAR", "FAST", "FBI", "FDA", "FIHTX",
+    "FINRA", "FINT", "FINTX", "FINTY", "FOMC", "FOMO", "FOR", "FRAUD",
+    "FRG", "FSPSX", "FTSE", "FUD", "FULL", "FUND", "FXAIX", "FXIAX", "FY",
+    "FYI", "FZROX", "GAIN", "GDP", "GET", "GBP", "GO", "GOAL", "GPU", "GRAB",
+    "GTG", "HAS", "HAVE", "HATE", "HEAR", "HEDGE", "HINT", "HKD", "HODL",
+    "HOLD", "HOUR", "HSA", "HUF", "IMHO", "IMO", "IN", "INR", "IPO", "IRA",
+    "IRS", "IS", "ISM", "IT", "IV", "IVV", "IWM", "JPY", "JUST", "KNOW",
+    "KRW", "LARGE", "LAST", "LATE", "LATER", "LBO", "LIKE", "LMAO", "LOL",
+    "LONG", "LOOK", "LOSS", "LOVE", "M&A", "MAKE", "MAX", "MC", "MID", "MIGHT",
+    "MIN", "ML", "MOASS", "MONTH", "MUST", "MXN", "MY", "NATO", "NEAR",
+    "NEED", "NEW", "NEXT", "NFA", "NFT", "NGMI", "NIGHT", "NO", "NOK", "NONE",
+    "NOT", "NOW", "NSA", "NULL", "NZD", "NYSE", "OF", "OK", "OLD", "ON",
+    "OP", "OR", "OTC", "OUGHT", "OUT", "OVER", "PE", "PEAK", "PEG",
+    "PLAN", "PLN", "PMI", "PPI", "PRICE", "PROFIT", "PSA", "Q1", "Q2", "Q3",
+    "Q4", "QQQ", "RBA", "RBNZ", "REIT", "REKT", "RH", "RISK", "ROE", "ROFL",
+    "ROI", "ROTH", "RSD", "RUB", "SAVE", "SCALP", "SCAM", "SCHB", "SEC",
+    "SEE", "SEK", "SELL", "SEP", "SGD", "SHALL", "SHARE", "SHORT", "SO",
+    "SOME", "SOON", "SPAC", "SPEND", "SPLG", "SPX", "SPY", "STILL", "STOCK",
+    "SWING", "TAKE", "TERM", "THE", "THINK", "THIS", "TIME", "TL", "TL;DR",
+    "TLDR", "TODAY", "TO", "TOTAL", "TRADE", "TREND", "TRUE", "TRY", "TTYL",
+    "TWO", "UK", "UNDER", "UP", "US", "USA", "USD", "VTI", "VALUE", "VOO",
+    "VR", "WAGMI", "WANT", "WATCH", "WAY", "WE", "WEB3", "WEEK", "WHO",
+    "WHY", "WILL", "WORTH", "WOULD", "WSB", "YET", "YIELD", "YOLO", "YOU",
+    "ZAR",
+    "KARMA", "OTM", "ITM", "ATM", "JPOW", "OPEN", "CLOSE", "HIGH", "LOW",
+    "RE", "BS", "ASAP", "RULE", "REAL", "LIMIT", "STOP", "END", "START", "BOTS",
+    "UTC", "AH", "PM", "PR", "GMT", "EST", "CST", "PST", "BST", "AEDT", "AEST",
+    "CET", "CEST", "EDT", "IST", "JST", "MSK", "PDT", "PST", "YES", "NO", "OWN",
+    "BOMB", 
 }
-
 def extract_tickers(text):
     """
     Extracts potential stock tickers from a given piece of text.
@@ -54,7 +51,7 @@ def extract_tickers(text):
     # Regex to find potential tickers:
     # 1. Words prefixed with $: $AAPL, $TSLA
     # 2. All-caps words between 1 and 5 characters: GME, AMC
-    ticker_regex = r"\$[A-Z]{1,5}\b|\b[A-Z]{1,5}\b"
+    ticker_regex = r"\$[A-Z]{1,5}\b|\b[A-Z]{2,5}\b"
 
     potential_tickers = re.findall(ticker_regex, text)