envirosia

Envirosia?

Envirosia optimiert die ESG-Fonds-Analyse-Workflows durch Integration der Leistung von GPT-4 mit Echtzeitdaten. Gebaut von Yuchao -Fan.

Demo

envirosia_demo_v2.mp4

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Motivation

Die ESG wird zu einer immer wichtigeren Überlegung für die Investitionsentscheidungen von Institutionen und Einzelpersonen. Um diese Nachfrage zu befriedigen, bieten Ratingsagenturen nun eine Vielzahl von ESG -Werten für einzelne Aktien und Fonds an. ESG -Bewertungen können jedoch zwischen Agenturen sehr inkonsistent sein, und die Gesamtbewertungen der Fonds können jedoch undurchsichtig sein. Man muss sich zunächst die zugrunde liegenden Fondsbestände untersuchen und Daten aus einem vielfältigen Quellengremium berücksichtigen, bevor er zu einem Schluss kommt.

Wir haben mit zahlreichen ESG -Analysten gesprochen, die in diesem Prozess zwei wichtige Schmerzpunkte identifizierten: 1. aggregierte die relevanten Daten und 2. Die anfängliche Verarbeitung und Analyse der Daten, um wichtige Erkenntnisse zu extrahieren. Der erstere Punkt wird teilweise gemindert, wenn Sie ein Bloomberg -Terminal haben, der letztere Punkt bleibt jedoch ein Problem (und das Terminal ist mit hohen Kosten verbunden).

Envirosia bietet eine End-to-End-Lösung, die beide Schmerzpunkte angeht und weitaus zugänglicher ist. Wir wollen ESG -Investitionen demokratisieren. Dieser Beweis des Konzepts wird unter Verwendung des Streamlit -Frameworks erstellt, und die einzige vom Benutzer erforderliche Eingabe ist der Name des Fonds, den sie analysieren möchten. Yahoo Finance und Duckduckgo-Search werden zunächst verwendet, um die Fondsbestände und die grundlegenden Metadaten zu extrahieren. Es gibt dann zwei Kernfunktionen:

1. Mit asynchronem Webcraping (Asyncio/AIOHTTP) und dem wunderschönen XML -Parser können wir die neuesten ESG -Daten aus den drei großen ESG -Bewertungsagenturen schnell sammeln: MSCI, Refinitiv und Sustainalytics. Keiner von ihnen hat freie APIs für den Außengebrauch; Durch die Verfolgung von XHR -Anfragen konnte ich jedoch die zugrunde liegenden API -Endpunkte, die ihre Websites bedienen, umkehren. DynamoDB wird zum Zwischenspeichern verwendet.
2. Mit einigen sorgfältigen schnellen Technik werden alle diese Daten an die GPT-4-API übergeben. GPT-4 liefert eine anfängliche Analyse der numerischen ESG-Daten, z. B. wie eine bestimmte Aktie relativ zu ihren Kollegen ausgeführt wird, und fasst auch Textdaten zusammen. Die GPT-4-Antwort wird an den Benutzer zurückgeführt und Daten werden mit Pandas und Plotly visualisiert.

Laufumwelt

Erstellen Sie eine .env -Datei im übergeordneten Verzeichnis, das Folgendes enthält:

 OPENAI_API_KEY = 1234567890

AWS_ACCESS_KEY_ID = ABCDEFGH

AWS_SECRET_ACCESS_KEY = ABCDEFGH

Anforderungen installieren:

 pip install requirements.txt

So führen Sie die Streamlit -App aus:

 streamlit run Home.py

Zukünftige Entwicklungspläne

• Fügen Sie weitere Datenquellen wie Wind hinzu (für China)
• Integrieren Sie Web-Plugins, damit GPT-4 nach den neuesten Nachrichten zu einem bestimmten Aktien suchen kann
• Verbessern Sie das Async -Scraping, um ein Semaphor zu verwenden (derzeit nutzen wir die asynchronisierte Funktionen nicht voll, um zu vermeiden, dass unser IP blockiert wird).
• Migrieren Sie zu einem ordnungsgemäßen Rahmen für Backend-Frontend