86 lines
5.3 KiB
Python
86 lines
5.3 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", "AFTER",
|
|
"AH", "AI", "ALL", "ALPHA", "ALSO", "AM", "AMA", "AMEX", "AND", "ANY",
|
|
"APES", "APPLE", "AR", "ARE", "AREA", "ARK", "AROUND", "ASAP", "ASK", "ASS",
|
|
"ASSET", "AT", "ATH", "ATL", "ATM", "AUD", "AVG", "AWS", "BABY", "BAG",
|
|
"BAGS", "BALLS", "BANG", "BE", "BEAR", "BEARS", "BELOW", "BETA", "BETS", "BID",
|
|
"BIG", "BIS", "BLEND", "BOE", "BOJ", "BOLL", "BOMB", "BOND", "BORN", "BOTH",
|
|
"BOTS", "BRB", "BRL", "BROKE", "BS", "BST", "BSU", "BTC", "BTW", "BULL",
|
|
"BULLS", "BUST", "BUT", "BUY", "BUZZ", "CAD", "CALL", "CAN", "CAP", "CBD",
|
|
"CBS", "CCI", "CEO", "CEST", "CET", "CEX", "CFD", "CFO", "CHF", "CHIPS",
|
|
"CIA", "CLICK", "CLOSE", "CNBC", "CNY", "COKE", "COME", "COST", "COULD", "COVID",
|
|
"CPAP", "CPI", "CSE", "CSS", "CST", "CTB", "CTO", "CYCLE", "CZK", "DAO",
|
|
"DATE", "DAX", "DAY", "DAYS", "DCA", "DD", "DEBT", "DEEZ", "DEX", "DIA",
|
|
"DID", "DIV", "DJIA", "DKK", "DM", "DO", "DOE", "DOES", "DOGE", "DOJ",
|
|
"DONT", "DR", "DUDE", "DUMP", "DUTY", "EACH", "EARLY", "EARN", "EAST", "ECB",
|
|
"EDGAR", "EDIT", "EDT", "EMA", "END", "ENV", "EOD", "EOW", "EOY", "EPA",
|
|
"EPS", "ER", "ESG", "EST", "ETF", "ETFS", "ETH", "EU", "EUR", "EV",
|
|
"EVEN", "EVERY", "FAQ", "FAR", "FAST", "FBI", "FD", "FDA", "FEE", "FIHTX",
|
|
"FINRA", "FINT", "FINTX", "FINTY", "FIRST", "FKIN", "FOLO", "FOMC", "FOMO", "FOR",
|
|
"FOREX", "FRAUD", "FRG", "FROM", "FSPSX", "FTD", "FTSE", "FUCK", "FUCKS", "FUD",
|
|
"FULL", "FUND", "FUNNY", "FXAIX", "FXIAX", "FY", "FYI", "FZROX", "GAAP", "GAIN",
|
|
"GBP", "GDP", "GET", "GG", "GJ", "GL", "GLHF", "GMT", "GO", "GOAL",
|
|
"GOAT", "GOING", "GONE", "GONNA", "GPT", "GPU", "GRAB", "GREEN", "GTG", "GUH",
|
|
"GUYS", "HALF", "HANDS", "HAS", "HATE", "HAVE", "HEAR", "HEDGE", "HELP", "HEY",
|
|
"HFT", "HIGH", "HINT", "HKD", "HODL", "HODOR", "HOLD", "HOUR", "HSA", "HTML",
|
|
"HUF", "HUGE", "IBS", "IF", "II", "IKKE", "IKZ", "IMHO", "IMO", "IN",
|
|
"INR", "IP", "IPO", "IRA", "IRS", "IS", "ISA", "ISIN", "ISM", "IST",
|
|
"IT", "ITM", "ITS", "IV", "IVV", "IWM", "JAVA", "JD", "JFC", "JOIN",
|
|
"JPOW", "JPY", "JS", "JST", "JUST", "KARMA", "KEEP", "KNOW", "KO", "KRW",
|
|
"LANGT", "LARGE", "LAST", "LATE", "LATER", "LBO", "LEAP", "LEAPS", "LETS", "LFG",
|
|
"LIFE", "LIKE", "LIMIT", "LLC", "LLM", "LMAO", "LOKO", "LOL", "LONG", "LOOK",
|
|
"LOSE", "LOSS", "LOST", "LOVE", "LOW", "LOWER", "M&A", "MA", "MACD", "MAKE",
|
|
"MAKES", "MAX", "MC", "ME", "MEME", "MERK", "MEXC", "MID", "MIGHT", "MIN",
|
|
"MIND", "ML", "MM", "MOASS", "MONTH", "MORE", "MSK", "MUCH", "MUSIC", "MUST",
|
|
"MXN", "MY", "NASA", "NATO", "NEAR", "NEAT", "NEED", "NEVER", "NEW", "NEXT",
|
|
"NFA", "NFC", "NFT", "NGMI", "NIGHT", "NO", "NOK", "NONE", "NOPE", "NORTH",
|
|
"NOT", "NOW", "NSA", "NULL", "NUT", "NUTS", "NUTZ", "NVM", "NYSE", "NZ",
|
|
"NZD", "OBV", "OEM", "OF", "OFF", "OG", "OK", "OKAY", "OLD", "OMFG",
|
|
"OMG", "ON", "ONE", "ONLY", "OP", "OPEX", "OR", "OS", "OSCE", "OTC",
|
|
"OTM", "OUCH", "OUGHT", "OUT", "OVER", "OWN", "PANIC", "PC", "PDT", "PE",
|
|
"PEAK", "PEG", "PEW", "PLAN", "PLAYS", "PLN", "PM", "PMI", "POC", "POS",
|
|
"POSCO", "POV", "POW", "PPI", "PR", "PRICE", "PROFIT", "PSA", "PST", "PT",
|
|
"PUSSY", "PUT", "Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "QQQ", "QR", "RBA", "RBNZ",
|
|
"RE", "REACH", "REAL", "RED", "REIT", "REKT", "RH", "RIGHT", "RIP", "RISK",
|
|
"RISKY", "ROCK", "ROE", "ROFL", "ROI", "ROTH", "RSD", "RSI", "RUB", "RUG",
|
|
"RULE", "RUST", "SAME", "SAVE", "SCALP", "SCAM", "SCHB", "SEC", "SEE", "SEK",
|
|
"SELL", "SEP", "SGD", "SHALL", "SHARE", "SHIT", "SHORT", "SL", "SMA", "SMALL",
|
|
"SO", "SOLIS", "SOME", "SOON", "SOUTH", "SP", "SPAC", "SPEND", "SPLG", "SPX",
|
|
"SPY", "SS", "START", "STAY", "STEEL", "STILL", "STOCK", "STOP", "STOR", "STQQQ",
|
|
"SUS", "SWIFT", "SWING", "TA", "TAG", "TAKE", "TERM", "TF", "THANK", "THAT",
|
|
"THE", "THING", "THINK", "THIS", "TIME", "TITS", "TL", "TL;DR", "TLDR", "TO",
|
|
"TODAY", "TOLD", "TOTAL", "TRADE", "TREND", "TRUE", "TRY", "TSA", "TTYL", "TWO",
|
|
"UGH", "UI", "UK", "UNDER", "UNTIL", "UP", "US", "USA", "USD", "USSR",
|
|
"UTC", "VALUE", "VERY", "VOO", "VP", "VR", "VTI", "WAGMI", "WALL", "WANT",
|
|
"WATCH", "WAY", "WE", "WEB3", "WEEK", "WEST", "WHALE", "WHAT", "WHICH", "WHO",
|
|
"WHY", "WIDE", "WILL", "WIRE", "WITH", "WON", "WOOPS", "WORDS", "WORTH", "WOULD",
|
|
"WSB", "WTF", "WWII", "WWIII", "XO", "XRP", "YEAH", "YES", "YET", "YIELD",
|
|
"YOLO", "YOU", "YOUR", "YOY", "YT", "YTD", "YUGE", "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 |