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Tutoriel

Comment construire un tracker de sentiment boursier Reddit

Construisez un tracker de sentiment boursier en utilisant les données Reddit via l'API Scavio. Suivez les mentions, les scores et le sentiment pour n'importe quel ticker.

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Un post de r/redditstock a couvert les procès Reddit contre Anthropic/SerpAI/Oxylabs — soulignant que les données de Reddit sont un territoire contesté. Ce tutoriel construit un tracker de sentiment boursier légal basé sur API en utilisant l'endpoint Reddit de Scavio.

Prérequis

  • Clé API Scavio
  • Python 3.8+
  • Clé API LLM pour la notation du sentiment

Parcours

Étape 1: Rechercher des mentions de tickers sur Reddit

Utilisez l'endpoint Reddit de Scavio pour des données structurées de threads.

Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def reddit_sentiment(ticker):
    return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=H,
        json={'platform': 'reddit', 'query': f'{ticker} stock',
              'sort': 'new', 'time_range': 'day'}).json()

Étape 2: Noter le sentiment avec un LLM

Soumettez les titres des threads et les meilleurs commentaires à un LLM.

Python
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()

def score_sentiment(threads):
    titles = '\n'.join([t['title'] for t in threads[:20]])
    return client.messages.create(model='claude-sonnet-4-6', max_tokens=100,
        messages=[{'role': 'user', 'content': f'Rate overall sentiment for this stock ticker (bullish/neutral/bearish) based on these Reddit thread titles. One word answer + confidence 1-10.\n\n{titles}'}]).content[0].text

Étape 3: Suivre le sentiment dans le temps

Journal quotidien pour l'analyse des tendances.

Python
import json, datetime
def log_sentiment(ticker, sentiment, thread_count):
    with open(f'sentiment/{ticker}.jsonl', 'a') as f:
        f.write(json.dumps({'date': str(datetime.date.today()),
            'ticker': ticker, 'sentiment': sentiment,
            'thread_count': thread_count}) + '\n')

Étape 4: Planifier des exécutions quotidiennes

Tâche cron pour le suivi quotidien du sentiment.

Bash
# crontab: 0 18 * * 1-5 python sentiment_tracker.py
# Runs at market close (6 PM) on weekdays
# Tracks 10 tickers: 10 × 2 credits = $0.10/day

Exemple Python

Python
# Legal approach: Scavio's Reddit endpoint returns structured data
# via API, not scraping. No ToS violation risk.
# 10 tickers × 2 credits/call × 20 trading days = 400 credits/mo = $2/mo

Exemple JavaScript

JavaScript
const reddit = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'reddit', query: `${ticker} stock`, sort: 'new'})
});

Sortie attendue

JSON
Daily stock sentiment tracker: Reddit mentions per ticker, LLM sentiment scoring, JSONL trend log. Legal API-based approach.

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Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Clé API Scavio. Python 3.8+. Clé API LLM pour la notation du sentiment. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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