如何利用Python找到下一個“游戲驛站”？

Reddit Hyped Stocks — 是GitHub上開源的一個基于 Python 開發(fā)的查找 Reddit 當(dāng)前被炒作的股票的Web應(yīng)用程序。

通過它，你或許能找到下一支“游戲驛站”。

1.怎么判斷“炒作”？

作者使用“炒作得分”的概念對Reddit上所有被炒作的股票進(jìn)行了排序，其中炒作得分的計算如下：

收集的原始數(shù)據(jù)包含所選子Reddit的前n個帖子，每次都會收集包括點贊在內(nèi)的所有基本數(shù)據(jù)。

每個帖子都會被標(biāo)記為某只股票的炒作貼（基于標(biāo)題）。

然后建立一個矩陣，其中每一行代表一個時間點，每一列代表一只股票。矩陣的值表示在某個時間點，一只股票的所有帖子的炒作分?jǐn)?shù)的總和。

然后計算每個時間點的差值作為增量值，比如我想知道過去7天的炒作分?jǐn)?shù)排行，我會對各個股票將過去7天的增量值之和作為總和來計算炒作分?jǐn)?shù)并進(jìn)行排行。

有關(guān)確切的算法，請查看源代碼中的 ticker_score_calulation.py。

2.功能與說明

炒作圖（頂部），即下圖所示：

該圖表顯示了Reddit上當(dāng)前炒作分?jǐn)?shù)最高的一些股票，顯示了排名前15位的股票的累計炒作得分。默認(rèn)情況下，這個圖表顯示過去一星期內(nèi)各個股票的分?jǐn)?shù)變化。

炒作表（左側(cè)），如下圖所示：

這里會顯示排名前30位的炒作股票及其各自的炒作得分，以下值：

• Score Abs：所有相關(guān)帖子的炒作分?jǐn)?shù)總和

• Δ7d/Δ3d/Δ1d：周期分別為7/3/1天的增量炒作得分

另外，每一行都指示一天的倉位增/減（兩個上/下箭頭表示+/- 5個排名，一個上/下箭頭表示小于+/- 5個排名，= 表示不變）。

單擊股票名字后，會打開詳細(xì)信息視圖：

這里會展示股票的基本信息，每股收益、所屬行業(yè)、PE值、關(guān)聯(lián)的Reddit帖子等等。

3.安裝部署

在Python實用寶典后臺回復(fù)：Reddit 可以獲取此開源代碼庫的代碼和數(shù)據(jù)(reddit-hyped-stocks 及 data.db)。

（選項1）使用Docker運行應(yīng)用程序：

1. 克隆此倉庫或?qū)⑵湎螺d到本地計算機(jī)

2. 要使用沒有你自己的數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，你可以從：
https://drive.google.com/file/d/12aAc35F5a0_doGE7Af8xsukRyNKPo1g0/view?usp=sharing
獲取示例數(shù)據(jù)庫，下載并將文件復(fù)制到 backend/data.db

4. 運行./run-server-docker.sh 這將需要一些時間來下載依賴項并構(gòu)建應(yīng)用程序

5. 瀏覽器打開 http://localhost:5000 訪問頁面

（選項2）在沒有Docker的情況下運行應(yīng)用程序/設(shè)置開發(fā)環(huán)境

1. 將存儲庫克隆到本地計算機(jī)

2. 安裝Python 3和Node.js

3. cd 到 backend 并運行 pip3 install -r requirements.txt 以安裝后端依賴項。運行 backend/start.sh 以運行后端開發(fā)服務(wù)器

4. cd 到 frontend 并運行 npm i 以安裝前端依賴項。運行 npm run start 以運行前端開發(fā)服務(wù)器。

（非必須）收集原始數(shù)據(jù)

由于炒作得分取決于帖子，因此必須定期（例如每小時）爬取 Reddit 帖子數(shù)據(jù)。

必須條件：獲取 Reddit API token：

1. 前往 https://www.reddit.com/prefs/apps

2. 點擊“創(chuàng)建應(yīng)用”并填寫信息，使用“script”類型

3. 將密鑰和應(yīng)用程序ID復(fù)制到文件中:  backend/praw.ini

默認(rèn)情況下，子論壇 robinhoodpennystocks 和 pennystocks 會被爬取（可在中配置backend/load_data.py）。

數(shù)據(jù)會被保存到Sqlite數(shù)據(jù)庫中。要查詢數(shù)據(jù)，請使用腳本 backend/load_data.py 或運行 ./run-load-data-docker.sh。

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