# ticker_extractor.py

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",
}

def extract_tickers(text):
    """
    Extracts potential stock tickers from a given piece of text.
    A ticker is identified as a 1-5 character uppercase word, or a word prefixed with $.
    """
    # 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"

    potential_tickers = re.findall(ticker_regex, text)

    # Filter out common words and remove the '$' prefix
    tickers = []
    for ticker in potential_tickers:
        cleaned_ticker = ticker.replace("$", "").upper()
        if cleaned_ticker not in COMMON_WORDS_BLACKLIST:
            tickers.append(cleaned_ticker)

    return tickers