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Stock Screener

Für Aktien, die auf Nasdaq OMX Nordic aufgeführt sind.

Dies ist ein Hobby -Projekt, das mir hilft, bessere Investitionsentscheidungen zu treffen und gleichzeitig neue Dinge zu lernen. Ich habe keine Anlagestrategie in den Brief gefolgt, aber der Screener hilft mir, gute Aktien zu finden und den Mist auszuwehren.

Ich arbeite sehr sporadisch an diesem Projekt und der Code könnte schöner sein, aber wer hat Zeit dafür?

Lose basierend auf:

Piotroski f-score-https://en.wikipedia.org/wiki/piotroski_f-score

Magische Formel - https://en.wikipedia.org/wiki/magic_formula_investing

NCAV-Netto aktueller Vermögenswert-https://www.oldschoolvalue.com/blog/investing-strategy/backtest-graham-nwc-ncav-screen/

Architektur

Dieser Stock Screener besteht aus 3 Diensten

• Postgres -Datenbank
• Arbeitsplanung und Ausführung von Jobs, die die Daten über die Aktien abrufen und diese in der Datenbank speichern
• Webserver zum Servieren eines Frontends mit einem Anmeldetal
  • Flask -App von Gunicorn serviert
  • Für nginx konfiguriert

Verwendung:

• Installieren Sie Docker und Docker-Compose
• Führen Sie das make run -Ziel aus
• Gehen Sie zu localhost:5000 und melden Sie sich mit Anmeldeinformationen an, die in dev-vars.env gefunden wurden
  • Verwenden Sie für ein Produktionssetup das Ziel make run_prod mit Ihrem eigenen geheimen prod-vars.env

Zu tun:

• Fügen Sie weitere Screening -Methoden hinzu
• Fügen Sie weitere Tests hinzu
• Möglicherweise die ETL -Jobskripte refaktorieren
• Fügen Sie einen Job hinzu, um die gleichen Daten an Google Sheets zu senden (wie in der vorherigen Version)
• Bitten Sie um Feedback