Фундаментальный анализ:

• Получить финансовую отчетность. Используйте финансовые API или методы веб-скрапинга, чтобы получить баланс компании, отчет о прибылях и убытках и отчет о движении денежных средств.
• Расчет финансовых коэффициентов: анализируйте ключевые коэффициенты, такие как соотношение долга к собственному капиталу, коэффициент текущей ликвидности и прибыль на акцию (EPS), чтобы оценить финансовое состояние компании.
• Пример кода (Python с использованием библиотеки yfinance):

  import yfinance as yf
  # Fetch stock data
  stock = yf.Ticker("HOOD")
  financials = stock.financials
  balance_sheet = stock.balance_sheet
  cash_flow = stock.cashflow
  # Calculate ratios
  debt_to_equity = balance_sheet.loc["Total Debt"] / balance_sheet.loc["Total Equity"]
  current_ratio = balance_sheet.loc["Total Current Assets"] / balance_sheet.loc["Total Current Liabilities"]
  eps = financials.loc["Net Income"] / stock.info["sharesOutstanding"]
  # Display ratios
  print(f"Debt-to-Equity Ratio: {debt_to_equity:.2f}")
  print(f"Current Ratio: {current_ratio:.2f}")
  print(f"Earnings per Share: {eps:.2f}")

Технический анализ:

• Получение исторических данных о ценах: используйте финансовые API или веб-сборы, чтобы получить исторические данные о ценах на акции.
• Анализ ценовых моделей: используйте различные технические индикаторы, такие как скользящие средние, индекс относительной силы (RSI) и полосы Боллинджера, чтобы определить тенденции и потенциальные точки входа/выхода.
• Пример кода (Python с использованием библиотеки ta):

  import ta
  import yfinance as yf
  # Fetch historical stock data
  stock = yf.Ticker("HOOD")
  history = stock.history(period="1y")
  # Calculate moving averages
  history["sma_50"] = ta.trend.sma_indicator(history["Close"], window=50)
  history["sma_200"] = ta.trend.sma_indicator(history["Close"], window=200)
  # Calculate RSI
  history["rsi"] = ta.momentum.rsi(history["Close"])
  # Calculate Bollinger Bands
  bb = ta.volatility.BollingerBands(history["Close"])
  history["bb_upper"] = bb.bollinger_hband_indicator()
  history["bb_lower"] = bb.bollinger_lband_indicator()
  # Display indicators
  print(history[["Close", "sma_50", "sma_200", "rsi", "bb_upper", "bb_lower"]])

Новости и анализ настроений:

• Извлечение новостных статей: используйте новостные API или веб-сборку для сбора новостных статей, связанных с компанией.
• Анализ настроений: применяйте методы обработки естественного языка для анализа настроений новостных статей (положительных, отрицательных или нейтральных) и оценки настроений рынка по отношению к акциям.
• Пример кода (Python с использованием News API и библиотеки NLTK):

  from newsapi import NewsApiClient
  from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
  # Initialize News API client
  newsapi = NewsApiClient(api_key="YOUR_API_KEY")
  # Fetch news articles
  articles = newsapi.get_everything(q="Robinhood stock", language="en")
  # Perform sentiment analysis
  sia = SentimentIntensityAnalyzer()
  for article in articles["articles"]:
   sentiment = sia.polarity_scores(article["content"])
   print(f"Title: {article['title']}")
   print(f"Sentiment: {sentiment['compound']}")