147 lines
10 KiB
Python
147 lines
10 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", "AAVE", "ABC", "ABOUT", "ABOVE", "ACAT", "ADAM", "ADHD",
|
|
"ADR", "ADS", "ADX", "AEDT", "AEST", "AF", "AFAIK", "AFTER", "AGENT", "AH",
|
|
"AI", "AINT", "AK", "AKSJE", "ALD", "ALGOS", "ALIVE", "ALL", "ALPHA", "ALSO",
|
|
"AM", "AMA", "AMEX", "AMK", "AMY", "AND", "ANSS", "ANY", "APES", "APL",
|
|
"APPL", "APPLE", "APR", "APUS", "APY", "AR", "ARBK", "ARE", "AREA", "ARH",
|
|
"ARK", "AROUND", "ART", "AS", "ASAP", "ASEAN", "ASK", "ASS", "ASSET", "AST",
|
|
"AT", "ATH", "ATL", "ATM", "AUD", "AUG", "AUM", "AV", "AVG", "AWS",
|
|
"BABY", "BAD", "BAG", "BAGS", "BALLS", "BAN", "BANG", "BASIC", "BBB", "BBBY",
|
|
"BE", "BEAR", "BEARS", "BECN", "BEER", "BELL", "BELOW", "BETA", "BETS", "BF",
|
|
"BID", "BIG", "BIS", "BITCH", "BKEY", "BLEND", "BLOW", "BMW", "BNP", "BNPL",
|
|
"BOARD", "BOE", "BOJ", "BOLL", "BOMB", "BOND", "BONED", "BORN", "BOTH", "BOTS",
|
|
"BOY", "BOYS", "BRB", "BRICS", "BRK", "BRKA", "BRKB", "BRL", "BROKE", "BRRRR",
|
|
"BS", "BSE", "BST", "BSU", "BT", "BTC", "BTS", "BTW", "BUDDY", "BULL",
|
|
"BULLS", "BUST", "BUT", "BUY", "BUZZ", "CAD", "CAFE", "CAGR", "CALL", "CALLS",
|
|
"CAN", "CAP", "CARB", "CARES", "CASE", "CATL", "CBD", "CBGM", "CBS", "CCI",
|
|
"CCP", "CD", "CDN", "CEO", "CEST", "CET", "CEX", "CFD", "CFO", "CFPB",
|
|
"CHART", "CHASE", "CHATS", "CHECK", "CHF", "CHICK", "CHIP", "CHIPS", "CIA", "CIC",
|
|
"CLAIM", "CLEAN", "CLICK", "CLOSE", "CMON", "CN", "CNBC", "CNN", "CNY", "COBRA",
|
|
"COCK", "COGS", "COIL", "COKE", "COME", "COST", "COULD", "COVID", "CPAP", "CPI",
|
|
"CRA", "CRE", "CRO", "CRV", "CSE", "CSP", "CSS", "CST", "CTB", "CTEP",
|
|
"CTO", "CUCKS", "CULT", "CUM", "CUSMA", "CUTS", "CUV", "CYCLE", "CZK", "DA",
|
|
"DAILY", "DAO", "DART", "DATA", "DATE", "DAX", "DAY", "DAYS", "DCA", "DCF",
|
|
"DD", "DEAL", "DEBT", "DEEZ", "DEMO", "DET", "DEX", "DGAF", "DIA", "DID",
|
|
"DIDNT", "DIP", "DITM", "DIV", "DIY", "DJI", "DJIA", "DJTJ", "DKK", "DL",
|
|
"DM", "DMV", "DNI", "DNUTZ", "DO", "DOD", "DOE", "DOES", "DOGE", "DOING",
|
|
"DOJ", "DOM", "DONNY", "DONT", "DONUT", "DOOR", "DOWN", "DOZEN", "DPI", "DR",
|
|
"DUDE", "DUMP", "DUNT", "DUT", "DUTY", "DXY", "DXYXBT", "DYI", "DYNK", "DYODD",
|
|
"DYOR", "EACH", "EARLY", "EARN", "EAST", "EASY", "EBIT", "ECB", "EDGAR", "EDIT",
|
|
"EDT", "EJ", "EMA", "EMJ", "EMT", "END", "ENRON", "ENSI", "ENV", "EO",
|
|
"EOD", "EOM", "EOW", "EOY", "EPA", "EPK", "EPS", "ER", "ESG", "ESPP",
|
|
"EST", "ETA", "ETF", "ETFS", "ETH", "ETHT", "ETL", "EU", "EUR", "EV",
|
|
"EVEN", "EVERY", "EVTOL", "EXTRA", "EYES", "EZ", "FAANG", "FAFO", "FAQ", "FAR",
|
|
"FAST", "FBI", "FCC", "FCFF", "FD", "FDA", "FED", "FEE", "FFH", "FFS",
|
|
"FGMA", "FIG", "FIGMA", "FIHTX", "FILES", "FINAL", "FIND", "FING", "FINRA", "FINT",
|
|
"FINTX", "FINTY", "FIRE", "FIRST", "FKIN", "FLOAT", "FLRAA", "FLT", "FLY", "FML",
|
|
"FOLO", "FOMC", "FOMO", "FOR", "FOREX", "FRAUD", "FREAK", "FRED", "FRG", "FROM",
|
|
"FRP", "FRS", "FSBO", "FSD", "FSE", "FSELK", "FSPSX", "FTD", "FTSE", "FUCK",
|
|
"FUCKS", "FUD", "FULL", "FUND", "FUNNY", "FVG", "FWIW", "FX", "FXAIX", "FXIAX",
|
|
"FXROX", "FY", "FYI", "FZROX", "GAAP", "GAIN", "GAV", "GAVE", "GBP", "GC",
|
|
"GDP", "GET", "GFC", "GG", "GGTM", "GIVES", "GJ", "GL", "GLHF", "GMAT",
|
|
"GMI", "GMT", "GO", "GOAL", "GOAT", "GOD", "GOING", "GOLD", "GONE", "GONNA",
|
|
"GOODS", "GOPRO", "GPT", "GPU", "GRAB", "GREAT", "GREEN", "GSOV", "GST", "GTA",
|
|
"GTC", "GTFO", "GTG", "GUH", "GUNS", "GUY", "GUYS", "HAD", "HAHA", "HALF",
|
|
"HAM", "HANDS", "HAS", "HATE", "HAVE", "HBAR", "HCOL", "HEAR", "HEDGE", "HEGE",
|
|
"HELD", "HELE", "HELL", "HELP", "HERE", "HEY", "HFCS", "HFT", "HGTV", "HIGH",
|
|
"HIGHS", "HINT", "HIS", "HITID", "HK", "HKD", "HKEX", "HODL", "HODOR", "HOF",
|
|
"HOLD", "HOLY", "HOME", "HOT", "HOUR", "HOURS", "HOW", "HS", "HSA", "HSI",
|
|
"HT", "HTCI", "HTF", "HTML", "HUF", "HUGE", "HV", "HYPE", "IANAL", "IATF",
|
|
"IB", "IBS", "ICSID", "ICT", "ID", "IDF", "IDK", "IF", "II", "IIRC",
|
|
"IKKE", "IKZ", "IM", "IMHO", "IMI", "IMO", "IN", "INC", "INR", "INTEL",
|
|
"INTO", "IP", "IPO", "IQVIA", "IRA", "IRAS", "IRC", "IRISH", "IRL", "IRMAA",
|
|
"IRS", "IS", "ISA", "ISIN", "ISM", "ISN", "IST", "IT", "ITC", "ITM",
|
|
"ITS", "ITWN", "IUIT", "IV", "IVV", "IWM", "IXL", "IXLH", "IYKYK", "JAVA",
|
|
"JD", "JDG", "JDM", "JE", "JFC", "JK", "JLR", "JMO", "JOBS", "JOIN",
|
|
"JOKE", "JP", "JPOW", "JPY", "JS", "JST", "JULY", "JUN", "JUST", "KARMA",
|
|
"KEEP", "KILL", "KING", "KK", "KLA", "KLP", "KNEW", "KNOW", "KO", "KOHLS",
|
|
"KPMG", "KRW", "LA", "LANGT", "LARGE", "LAST", "LATE", "LATER", "LBO", "LBTC",
|
|
"LCS", "LDL", "LEADS", "LEAP", "LEAPS", "LEARN", "LEGS", "LEI", "LET", "LETF",
|
|
"LETS", "LFA", "LFG", "LFP", "LG", "LGEN", "LID", "LIFE", "LIG", "LIGMA",
|
|
"LIKE", "LIMIT", "LIST", "LLC", "LLM", "LM", "LMAO", "LMAOO", "LMM", "LMN",
|
|
"LOANS", "LOKO", "LOL", "LOLOL", "LONG", "LONGS", "LOOK", "LOSE", "LOSS", "LOST",
|
|
"LOVE", "LOVES", "LOW", "LOWER", "LOWS", "LP", "LSS", "LTCG", "LUCID", "LUPD",
|
|
"LYC", "LYING", "M&A", "MA", "MACD", "MAIL", "MAKE", "MAKES", "MANGE", "MANY",
|
|
"MASON", "MAX", "MAY", "MAYBE", "MBA", "MC", "MCAP", "MCNA", "MCP", "ME",
|
|
"MEAN", "MEME", "MER", "MERGE", "MERK", "MES", "MEXC", "MF", "MFER", "MID",
|
|
"MIGHT", "MIN", "MIND", "MINS", "ML", "MLB", "MLS", "MM", "MMF", "MNQ",
|
|
"MOASS", "MODEL", "MODTX", "MOM", "MONEY", "MONGO", "MONTH", "MONY", "MOON", "MORE",
|
|
"MOST", "MOU", "MSK", "MTVGA", "MUCH", "MUSIC", "MUST", "MVA", "MXN", "MY",
|
|
"MYMD", "NASA", "NASDA", "NATO", "NAV", "NBA", "NBC", "NCAN", "NCR", "NEAR",
|
|
"NEAT", "NEED", "NEVER", "NEW", "NEWS", "NEXT", "NFA", "NFC", "NFL", "NFT",
|
|
"NGAD", "NGMI", "NIGHT", "NIQ", "NK", "NO", "NOK", "NON", "NONE", "NOOO",
|
|
"NOPE", "NORTH", "NOT", "NOVA", "NOW", "NQ", "NRI", "NSA", "NSCLC", "NSLC",
|
|
"NTG", "NTVS", "NULL", "NUT", "NUTS", "NUTZ", "NVIDIA", "NVM", "NW", "NY",
|
|
"NYSE", "NZ", "NZD", "OBBB", "OBI", "OBS", "OBV", "OCD", "OCF", "OCO",
|
|
"ODAT", "ODTE", "OEM", "OF", "OFA", "OFF", "OG", "OH", "OK", "OKAY",
|
|
"OL", "OLD", "OMFG", "OMG", "ON", "ONDAS", "ONE", "ONLY", "OP", "OPEC",
|
|
"OPENQ", "OPEX", "OPRN", "OR", "ORB", "ORDER", "ORTEX", "OS", "OSCE", "OSE",
|
|
"OSEBX", "OT", "OTC", "OTM", "OTOH", "OUCH", "OUGHT", "OUR", "OUT", "OVER",
|
|
"OWN", "OZZY", "PA", "PAID", "PANIC", "PC", "PDT", "PE", "PEAK", "PEG",
|
|
"PETA", "PEW", "PFC", "PGHL", "PIMCO", "PITA", "PLAN", "PLAYS", "PLC", "PLN",
|
|
"PM", "PMCC", "PMI", "PNL", "POC", "POMO", "POP", "POS", "POSCO", "POTUS",
|
|
"POV", "POW", "PPI", "PR", "PRICE", "PRIME", "PROFIT", "PROXY", "PS", "PSA",
|
|
"PST", "PT", "PTD", "PUSSY", "PUT", "PUTS", "PWC", "Q1", "Q2", "Q3",
|
|
"Q4", "QE", "QED", "QIMC", "QQQ", "QR", "RAM", "RATM", "RBA", "RBNZ",
|
|
"RE", "REACH", "READY", "REAL", "RED", "REIT", "REITS", "REKT", "REPE", "RFK",
|
|
"RH", "RICO", "RIDE", "RIGHT", "RIP", "RISK", "RISKY", "RNDC", "ROCE", "ROCK",
|
|
"ROE", "ROFL", "ROI", "ROIC", "ROTH", "RPO", "RRSP", "RSD", "RSI", "RT",
|
|
"RTD", "RUB", "RUG", "RULE", "RUST", "RVOL", "SAGA", "SALES", "SAME", "SAVE",
|
|
"SAYS", "SBF", "SBLOC", "SC", "SCALP", "SCAM", "SCHB", "SCIF", "SEC", "SEE",
|
|
"SEK", "SELL", "SELLL", "SEP", "SESG", "SET", "SFOR", "SGD", "SHALL", "SHARE",
|
|
"SHEIN", "SHELL", "SHIT", "SHORT", "SHOW", "SHS", "SHTF", "SI", "SICK", "SIGN",
|
|
"SL", "SLIM", "SLOW", "SMA", "SMALL", "SMFH", "SNZ", "SO", "SOLD", "SOLIS",
|
|
"SOME", "SOON", "SOOO", "SOUTH", "SP", "SPAC", "SPDR", "SPEND", "SPLG", "SPX",
|
|
"SPY", "SQUAD", "SS", "SSA", "SSDI", "START", "STAY", "STEEL", "STFU", "STILL",
|
|
"STO", "STOCK", "STOOQ", "STOP", "STOR", "STQQQ", "STUCK", "STUDY", "SUS", "SUSHI",
|
|
"SUV", "SWIFT", "SWING", "TA", "TAG", "TAKE", "TAM", "TBTH", "TEAMS", "TED",
|
|
"TEMU", "TERM", "TESLA", "TEXT", "TF", "TFNA", "TFSA", "THAN", "THANK", "THAT",
|
|
"THATS", "THE", "THEIR", "THEM", "THEN", "THERE", "THESE", "THEY", "THING", "THINK",
|
|
"THIS", "THROW", "TI", "TIA", "TIKR", "TIME", "TIMES", "TINA", "TITS", "TJR",
|
|
"TL", "TL;DR", "TLDR", "TNT", "TO", "TODAY", "TOLD", "TONS", "TOO", "TOS",
|
|
"TOT", "TOTAL", "TP", "TPU", "TRADE", "TREND", "TRUE", "TRUMP", "TRUST", "TRY",
|
|
"TSA", "TSMC", "TSP", "TSX", "TSXV", "TTIP", "TTM", "TTYL", "TURNS", "TWO",
|
|
"UAW", "UCITS", "UGH", "UI", "UK", "UNDER", "UNITS", "UNO", "UNTIL", "UP",
|
|
"US", "USA", "USD", "USMCA", "USSA", "USSR", "UTC", "VALID", "VALUE", "VAMOS",
|
|
"VAT", "VEIEN", "VEO", "VERY", "VFMXX", "VFV", "VI", "VISA", "VIX", "VLI",
|
|
"VOO", "VP", "VPAY", "VR", "VRVP", "VSUS", "VTI", "VUAG", "VW", "VWAP",
|
|
"VWCE", "VXN", "VXUX", "WAGER", "WAGMI", "WAIT", "WALL", "WANT", "WAS", "WATCH",
|
|
"WAY", "WBTC", "WE", "WEB", "WEB3", "WEEK", "WENT", "WERO", "WEST", "WHALE",
|
|
"WHAT", "WHEN", "WHERE", "WHICH", "WHILE", "WHO", "WHOS", "WHY", "WIDE", "WILL",
|
|
"WIRE", "WIRED", "WITH", "WL", "WON", "WOOPS", "WORDS", "WORTH", "WOULD", "WP",
|
|
"WRONG", "WSB", "WSJ", "WTF", "WV", "WWII", "WWIII", "X", "XAU", "XCUSE",
|
|
"XD", "XEQT", "XI", "XIV", "XMR", "XO", "XRP", "XX", "YEAH", "YEET",
|
|
"YES", "YET", "YIELD", "YM", "YMMV", "YOIR", "YOLO", "YOU", "YOUR", "YOY",
|
|
"YT", "YTD", "YUGE", "YUP", "YUPPP", "ZAR", "ZEN", "ZERO", "ZEV"
|
|
}
|
|
|
|
def extract_golden_tickers(text):
|
|
"""
|
|
Extracts ONLY tickers with a '$' prefix. This is the highest-confidence signal.
|
|
Returns a set of cleaned ticker symbols (e.g., {'TSLA', 'GME'}).
|
|
"""
|
|
# Regex to find words prefixed with $: $AAPL, $TSLA
|
|
ticker_regex = r"\$[A-Z]{1,5}\b"
|
|
tickers = re.findall(ticker_regex, text)
|
|
# Clean the tickers by removing the '$' and return as a set
|
|
return {ticker.replace("$", "").upper() for ticker in tickers}
|
|
|
|
def extract_potential_tickers(text):
|
|
"""
|
|
Extracts potential tickers (all-caps words). This is a lower-confidence signal
|
|
used as a fallback when no golden tickers are present.
|
|
Returns a set of cleaned ticker symbols.
|
|
"""
|
|
# Regex to find all-caps words between 2 and 5 characters: GME, AMC
|
|
ticker_regex = r"\b[A-Z]{2,5}\b"
|
|
potential_tickers = re.findall(ticker_regex, text)
|
|
|
|
# Filter out common blacklisted words
|
|
return {ticker for ticker in potential_tickers if ticker not in COMMON_WORDS_BLACKLIST}
|