envirosia

Envirosia?

Envirosia merampingkan alur kerja analisis dana ESG dengan mengintegrasikan kekuatan GPT-4 dengan data real-time. Dibangun oleh Yuchao Fan.

Demo

Envirosia_demo_v2.mp4

Envirosia_demo_pt_2.mp4

Motivasi

ESG menjadi pertimbangan yang semakin penting untuk keputusan investasi baik lembaga dan individu. Untuk memenuhi permintaan ini, lembaga peringkat sekarang menyediakan berbagai skor ESG untuk ekuitas dan dana individu. Namun, peringkat ESG bisa sangat tidak konsisten antar lembaga, dan peringkat dana keseluruhan bisa buram. Orang pertama -tama harus melihat kepemilikan dana yang mendasarinya dan mempertimbangkan data dari panel sumber yang beragam sebelum sampai pada kesimpulan.

Kami berbicara dengan banyak analis ESG, yang mengidentifikasi dua titik nyeri utama dalam proses ini: 1. Mengumpulkan data yang relevan dan 2. Pemrosesan awal dan analisis data untuk mengekstrak wawasan utama. Poin sebelumnya sebagian dimitigasi jika Anda memiliki terminal Bloomberg, tetapi titik terakhir tetap menjadi masalah (dan terminal datang dengan biaya yang lumayan).

Envirosia memberikan solusi ujung ke ujung yang membahas kedua titik nyeri ini dan dirancang agar jauh lebih mudah diakses; Kami ingin mendemokratisasi investasi ESG. Bukti konsep ini dibangun menggunakan kerangka kerja streamlit, dan satu -satunya input yang diperlukan dari pengguna adalah nama dana yang ingin mereka analisis. Yahoo Finance dan Duckduckgo-Search pertama kali digunakan untuk mengekstrak kepemilikan dana dan metadata dasar. Kemudian ada dua fitur inti:

1. Menggunakan Webscraping Asynchronous (Asyncio/Aiohttp) dan Parser XML Beautifulsoup, kami dapat dengan cepat mengumpulkan data ESG terbaru dari tiga agen peringkat ESG besar: MSCI, Refinitiv dan Sustainalytics. Tak satu pun dari mereka memiliki API gratis yang dimaksudkan untuk penggunaan luar; Namun, dengan melacak permintaan XHR, saya dapat membalikkan merekayasa titik akhir API yang mendasari yang melayani situs web mereka. DynamoDB digunakan untuk keperluan caching.
2. Dengan beberapa rekayasa cepat yang cermat, semua data ini diteruskan ke API GPT-4. GPT-4 memberikan beberapa analisis awal dari data numerik ESG, seperti bagaimana stok yang diberikan berkinerja relatif terhadap rekan-rekannya, dan juga merangkum data teks. Respons GPT-4 dialirkan kembali ke pengguna, dan data divisualisasikan menggunakan panda dan plot.

Menjalankan Envirosia

Buat file .env di direktori induk yang berisi yang berikut:

 OPENAI_API_KEY = 1234567890

AWS_ACCESS_KEY_ID = ABCDEFGH

AWS_SECRET_ACCESS_KEY = ABCDEFGH

Instal Persyaratan:

 pip install requirements.txt

Untuk menjalankan aplikasi streamLit:

 streamlit run Home.py

Rencana pembangunan di masa depan

• Tambahkan lebih banyak sumber data, seperti angin (untuk Cina)
• Mengintegrasikan plugin web untuk memungkinkan GPT-4 mencari berita terbaru tentang stok yang diberikan
• Tingkatkan pengikisan async untuk menggunakan semaphore (saat ini, kami tidak memanfaatkan fungsionalitas async sepenuhnya untuk menghindari diblokir IP kami)
• Bermigrasi ke kerangka kerja backend-frontend yang tepat