الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

البيئة؟

يقوم Envirosia بتبسيط سير عمل تحليل صندوق ESG من خلال دمج قوة GPT-4 مع بيانات الوقت الفعلي. بنيت من قبل مروحة يوشاو.

العرض التوضيحي

envirosia_demo_v2.mp4
envirosia_demo_pt_2.mp4

تحفيز

أصبحت ESG اعتبارًا متزايد الأهمية لقرارات الاستثمار لكل من المؤسسات والأفراد. لتلبية هذا الطلب ، توفر وكالات التصنيف الآن مجموعة متنوعة من درجات ESG لكل من الأسهم والأموال الفردية. ومع ذلك ، يمكن أن تكون تقييمات ESG غير متسقة للغاية بين الوكالات ، ويمكن أن تكون تقييمات الصندوق الإجمالية غير شفافة. يجب على المرء أولاً إلقاء نظرة على مقتنيات الأموال الأساسية والنظر في بيانات من مجموعة متنوعة من المصادر قبل الوصول إلى نتيجة.

تحدثنا إلى العديد من محللي ESG ، الذين حددوا نقطتي الألم الرئيسية في هذه العملية: 1. تجميع البيانات ذات الصلة و 2. المعالجة الأولية وتحليل البيانات لاستخراج رؤى المفاتيح. يتم تخفيف النقطة السابقة جزئيًا إذا كان لديك محطة بلومبرج ، لكن النقطة الأخيرة تظل مشكلة (وتأتي المحطة بتكلفة ضخمة).

يوفر Envirosia حلاً شاملاً يعالج كلا من نقاط الألم هذه ، وهو مصمم ليكون أكثر سهولة ؛ نريد إضفاء الطابع الديمقراطي على استثمار ESG. تم تصميم هذا الإثبات للمفهوم باستخدام إطار عمل STREMELIT ، والمدخلات الوحيدة المطلوبة من المستخدم هي اسم الصندوق الذي يرغبون في تحليله. يتم استخدام Yahoo Finance و DuckDuckgo-Search أولاً لاستخراج مقتنيات الصناديق والبيانات الوصفية الأساسية. ثم هناك ميزتان أساسيتان:

  1. باستخدام WebScraping غير المتزامن (Asyncio/AioHTTP) و ProaintSoup XML Parser ، نحن قادرون على جمع أحدث بيانات ESG من وكالات تصنيف ESG الكبرى الثلاث: MSCI و REFINITIV و DOVENALYTICS. لا يوجد أي منهم واجهات برمجة تطبيقات مجانية مخصصة للاستخدام الخارجي ؛ ومع ذلك ، من خلال تتبع طلبات XHR ، تمكنت من عكس نقاط نهاية API الأساسية التي تخدم مواقع الويب الخاصة بهم. يستخدم DynamoDB لأغراض التخزين المؤقت.
  2. مع بعض الهندسة المطالبة الدقيقة ، يتم تمرير كل هذه البيانات إلى واجهة برمجة تطبيقات GPT-4. يوفر GPT-4 بعض التحليل الأولي للبيانات العددية ESG ، مثل كيفية أداء المخزون المعين بالنسبة لأقرانه ، ويلخص أيضًا البيانات النصية. يتم إعادة استجابة GPT-4 مرة أخرى إلى المستخدم ، ويتم تصور البيانات باستخدام Pandas و Plotly.

تشغيل البيئة

قم بإنشاء ملف .env في الدليل الأصل الذي يحتوي على ما يلي: 

 OPENAI_API_KEY = 1234567890

AWS_ACCESS_KEY_ID = ABCDEFGH

AWS_SECRET_ACCESS_KEY = ABCDEFGH

متطلبات التثبيت: 

 pip install requirements.txt

لتشغيل تطبيق SPEREMLIT: 

 streamlit run Home.py

خطط التنمية المستقبلية

  • أضف المزيد من مصادر البيانات ، مثل الرياح (للصين)
  • دمج المكونات الإضافية للويب للسماح لـ GPT-4 بالبحث عن أحدث القصص الإخبارية المتعلقة بسهم معين
  • قم بتحسين Draging Async لاستخدام Semaphore (حاليًا ، نحن لا نستفيد بالكامل من وظائف Async لتجنب حظر IP الخاص بنا)
  • ترحيل إلى إطار عمل خلفي مناسب
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل