StockScreener

मेरा नाम Maksym Misichenko है, मैं यूक्रेन के कीव में रहता हूं। मार्केटिंग में 10 साल, Python और प्रोसेस ऑटोमेशन एक ऐसा शौक जो नियंत्रण से बाहर हो गया। मेरे बारे में अधिक जानने के लिए लेखक पृष्ठ और प्रोजेक्ट के बारे में जानने के लिए अबाउट पेज.

StockScreener की शुरुआत एक ऐसे टूल से हुई जो मैंने अपने लिए बनाया। मुझे दो चीजों की जरूरत थी: NASDAQ को व्यवस्थित रूप से स्कैन करके स्विंग ट्रेडिंग एंट्री पॉइंट खोजने का तरीका, और यह वास्तव में समझने का तरीका कि कोई स्टॉक क्यों हिला — सिर्फ यह नहीं कि हिला। अकेली खबरें पर्याप्त नहीं थीं। मुझे संदर्भ, विश्लेषण और कई दृष्टिकोण चाहिए थे — इसलिए मैंने गहराई में गया।

सिग्नल सिस्टम पूरी तरह गणित पर बना है। मार्केट रिजीम, सेक्टर स्ट्रेंथ, फंडामेंटल्स, टेक्निकल्स, स्कोरिंग — हर सिग्नल 7-स्टेप पाइपलाइन से गुजरता है जहां हर फैसला राय पर नहीं बल्कि फॉर्मूलों और बैकटेस्टेड डेटा पर आधारित है। अंत में चार AI मॉडल सिग्नल की समीक्षा करते हैं — लेकिन प्रभावित नहीं करते। उनकी भूमिका पूरी तरह सलाहकारी है: यह एल्गोरिदम ने पाया, और यह न्यूरल नेटवर्क सोचते हैं। मैंने ऐसा इसलिए बनाया क्योंकि मैं मैन्युअली ठीक यही करता था — सेटअप ढूंढता और फिर AI असिस्टेंट से पूछने जाता।

न्यूज एनालिसिस अलग तरीके से काम करती है। हर आर्टिकल चार प्रमुख AI मॉडलों — Claude, Gemini, ChatGPT और Grok — को समान प्रॉम्प्ट के साथ भेजा जाता है, बिना अपवाद। मूल लेख सत्य का स्रोत है। मॉडलों को स्पष्ट रूप से हैलुसिनेट करने से मना किया गया है: अगर वे किसी दावे को तथ्यों से सिद्ध नहीं कर सकते, तो वे इसे तर्क के रूप में उपयोग नहीं कर सकते। कोई मॉडल विशेष उपचार नहीं पाता, कोई विषय विशेष फ्रेमिंग नहीं पाता। वे विश्लेषण करते हैं, बहस करते हैं, कभी-कभी राय बदलते हैं — और आप पूरा तर्क देख सकते हैं।

आज यह प्रोजेक्ट दुनियाभर से रोजाना 100+ मूल वित्तीय समाचार प्रकाशित करता है, प्रत्येक AI विश्लेषण और 4 प्रमुख LLM के बीच बहस से सजा हुआ। हर दिन। 16 भाषाओं में। मुफ्त, और मेरा मानना है कि यह वाकई आपके समय के लायक है।