75 lines
4.4 KiB
Python
75 lines
4.4 KiB
Python
# 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", "ABOUT", "ABOVE", "ADAM", "ADX", "AEDT", "AEST", "AH",
|
|
"AI", "ALL", "ALPHA", "ALSO", "AM", "AMA", "AMEX", "AND", "ANY", "AR",
|
|
"ARE", "ARK", "AROUND", "ASAP", "ASS", "ASSET", "AT", "ATH", "ATL", "ATM",
|
|
"AUD", "AWS", "BABY", "BAG", "BAGS", "BE", "BEAR", "BELOW", "BETA", "BIG",
|
|
"BIS", "BLEND", "BOE", "BOJ", "BOLL", "BOMB", "BOND", "BOTH", "BOTS", "BRB",
|
|
"BRL", "BS", "BST", "BSU", "BTC", "BTW", "BULL", "BUST", "BUT", "BUY",
|
|
"BUZZ", "CAD", "CALL", "CAN", "CAP", "CBS", "CCI", "CEO", "CEST", "CET",
|
|
"CEX", "CFD", "CFO", "CHF", "CHIPS", "CIA", "CLOSE", "CNBC", "CNY", "COKE",
|
|
"COME", "COST", "COULD", "CPAP", "CPI", "CSE", "CST", "CTB", "CTO", "CYCLE",
|
|
"CZK", "DAO", "DATE", "DAX", "DAY", "DCA", "DD", "DEBT", "DEX", "DIA",
|
|
"DIV", "DJIA", "DKK", "DM", "DO", "DOE", "DOGE", "DOJ", "DONT", "DR",
|
|
"EACH", "EARLY", "EARN", "ECB", "EDGAR", "EDIT", "EDT", "EMA", "END", "EOD",
|
|
"EOW", "EOY", "EPA", "EPS", "ER", "ESG", "EST", "ETF", "ETFS", "ETH",
|
|
"EU", "EUR", "EV", "EVEN", "EVERY", "FAQ", "FAR", "FAST", "FBI", "FD",
|
|
"FDA", "FIHTX", "FINRA", "FINT", "FINTX", "FINTY", "FIRST", "FOMC", "FOMO", "FOR",
|
|
"FOREX", "FRAUD", "FRG", "FROM", "FSPSX", "FTSE", "FUCK", "FUD", "FULL", "FUND",
|
|
"FXAIX", "FXIAX", "FY", "FYI", "FZROX", "GAAP", "GAIN", "GBP", "GDP", "GET",
|
|
"GL", "GLHF", "GMT", "GO", "GOAL", "GOAT", "GOING", "GPT", "GPU", "GRAB",
|
|
"GTG", "HALF", "HAS", "HATE", "HAVE", "HEAR", "HEDGE", "HELP", "HIGH", "HINT",
|
|
"HKD", "HODL", "HOLD", "HOUR", "HSA", "HUF", "IF", "II", "IKZ", "IMHO",
|
|
"IMO", "IN", "INR", "IP", "IPO", "IRA", "IRS", "IS", "ISA", "ISM",
|
|
"IST", "IT", "ITM", "IV", "IVV", "IWM", "JD", "JPOW", "JPY", "JST",
|
|
"JUST", "KARMA", "KEEP", "KNOW", "KO", "KRW", "LANGT", "LARGE", "LAST", "LATE",
|
|
"LATER", "LBO", "LEAP", "LEAPS", "LETS", "LFG", "LIKE", "LIMIT", "LLC", "LLM",
|
|
"LMAO", "LOKO", "LOL", "LONG", "LOOK", "LOSS", "LOVE", "LOW", "M&A", "MA",
|
|
"MACD", "MAKE", "MAX", "MC", "ME", "MEME", "MERK", "MEXC", "MID", "MIGHT",
|
|
"MIN", "MIND", "ML", "MOASS", "MONTH", "MORE", "MSK", "MUSIC", "MUST", "MXN",
|
|
"MY", "NATO", "NEAR", "NEED", "NEVER", "NEW", "NEXT", "NFA", "NFC", "NFT",
|
|
"NGMI", "NIGHT", "NO", "NOK", "NONE", "NOT", "NOW", "NSA", "NULL", "NUT",
|
|
"NYSE", "NZD", "OBV", "OEM", "OF", "OG", "OK", "OLD", "ON", "ONE",
|
|
"ONLY", "OP", "OPEX", "OR", "OS", "OSCE", "OTC", "OTM", "OUGHT", "OUT",
|
|
"OVER", "OWN", "PANIC", "PC", "PDT", "PE", "PEAK", "PEG", "PEW", "PLAN",
|
|
"PLN", "PM", "PMI", "POC", "POS", "PPI", "PR", "PRICE", "PROFIT", "PSA",
|
|
"PST", "PT", "PUT", "Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "QQQ", "QR", "RBA",
|
|
"RBNZ", "RE", "REAL", "REIT", "REKT", "RH", "RIGHT", "RIP", "RISK", "ROCK",
|
|
"ROE", "ROFL", "ROI", "ROTH", "RSD", "RSI", "RUB", "RULE", "SAME", "SAVE",
|
|
"SCALP", "SCAM", "SCHB", "SEC", "SEE", "SEK", "SELL", "SEP", "SGD", "SHALL",
|
|
"SHARE", "SHORT", "SL", "SMA", "SMALL", "SO", "SOLIS", "SOME", "SOON", "SP",
|
|
"SPAC", "SPEND", "SPLG", "SPX", "SPY", "START", "STILL", "STOCK", "STOP", "STOR",
|
|
"SWING", "TA", "TAG", "TAKE", "TERM", "THANK", "THAT", "THE", "THINK", "THIS",
|
|
"TIME", "TITS", "TL", "TL;DR", "TLDR", "TO", "TODAY", "TOTAL", "TRADE", "TREND",
|
|
"TRUE", "TRY", "TTYL", "TWO", "UI", "UK", "UNDER", "UP", "US", "USA",
|
|
"USD", "UTC", "VALUE", "VOO", "VP", "VR", "VTI", "WAGMI", "WANT", "WATCH",
|
|
"WAY", "WE", "WEB3", "WEEK", "WHALE", "WHO", "WHY", "WIDE", "WILL", "WORDS",
|
|
"WORTH", "WOULD", "WSB", "WTF", "XRP", "YES", "YET", "YIELD", "YOLO", "YOU",
|
|
"YOUR", "YOY", "YT", "YTD", "ZAR", "ZEN", "ZERO"
|
|
}
|
|
|
|
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 |