Analizador de noticias financieras de IA

El problema

Los comerciantes minoristas y los equipos cuantitativos necesitan monitorear las noticias financieras en docenas de teletipos casi en tiempo real. Los feeds RSS de Google News están retrasados ​​y no estructurados. Los terminales de datos financieros cuestan más de 20.000 dólares al año. Las API de noticias gratuitas cubren los titulares, pero pasan por alto el contexto, como el sentimiento de los analistas, los rumores sobre ganancias y las señales a nivel sectorial. Cuando un humano lee las noticias manualmente, la ventana de negociación se ha cerrado.

La solucion de Scavio

Cree un canal de selección de noticias financieras que consulte a Scavio para cada clave de cotización o sector, extraiga titulares y fragmentos, califique la opinión utilizando un LLM local y muestre señales procesables. El canal se ejecuta según una programación cron, consulta a Google en busca de noticias en tiempo real y genera una fuente clasificada de señales ordenadas por magnitud del cambio de sentimiento. Costo: $0.005/consulta significa que monitorear 100 tickers por hora cuesta $12/día.

Para quien es

Comerciantes minoristas que crean canales automatizados de detección de noticias. Equipos cuantitativos que necesitan datos estructurados de noticias financieras sin costos de terminal de Bloomberg. Nuevas empresas de tecnología financiera que crean productos de señales comerciales basadas en noticias.

Beneficios clave

• Supervise más de 100 tickers cada 30 minutos por menos de $12 al día
• Los fragmentos estructurados alimentan directamente la puntuación de sentimiento de LLM
• La extracción de la descripción general de la IA captura las opiniones consensuadas de los analistas
• La transmisión de señales clasificadas reemplaza la navegación manual de noticias
• El monitoreo de palabras clave a nivel sectorial detecta temas cruzados

Ejemplo en Python

import requests
from datetime import datetime

API_KEY = "your_scavio_api_key"

def screen_ticker(ticker: str) -> dict:
    res = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "google", "query": f"{ticker} stock news today", "ai_overview": True},
        timeout=15,
    )
    res.raise_for_status()
    data = res.json()
    headlines = [r.get("title", "") for r in data.get("organic", [])[:5]]
    snippets = [r.get("snippet", "") for r in data.get("organic", [])[:5]]
    ai_summary = data.get("ai_overview", {}).get("text", "")
    return {
        "ticker": ticker,
        "headlines": headlines,
        "snippets": snippets,
        "ai_summary": ai_summary,
        "screened_at": datetime.utcnow().isoformat(),
    }

tickers = ["NVDA", "AAPL", "TSLA", "MSFT", "GOOG"]
for t in tickers:
    signal = screen_ticker(t)
    print(f"{signal["ticker"]}: {signal["headlines"][0] if signal["headlines"] else "no news"}")

Ejemplo en JavaScript

const API_KEY = "your_scavio_api_key";

async function screenTicker(ticker) {
  const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST",
    headers: { "x-api-key": API_KEY, "content-type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ platform: "google", query: `${ticker} stock news today`, ai_overview: true }),
  });
  if (!res.ok) throw new Error(`scavio ${res.status}`);
  const data = await res.json();
  return {
    ticker,
    headlines: (data.organic ?? []).slice(0, 5).map((r) => r.title ?? ""),
    aiSummary: data.ai_overview?.text ?? "",
  };
}

for (const t of ["NVDA", "AAPL", "TSLA"]) {
  const s = await screenTicker(t);
  console.log(`${s.ticker}: ${s.headlines[0] ?? "no news"}`);
}

Plataformas utilizadas