# 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 = {
    "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.
    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]{2,5}\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