StockScreener

Meu nome é Maksym Misichenko, moro em Kyiv, Ucrânia. 10 anos em marketing, Python e automação de processos como hobby que saiu de controle. Você pode saber mais sobre mim na página do autor e sobre o projeto na página sobre nós.

O StockScreener começou como uma ferramenta que construí para mim mesmo. Eu precisava de duas coisas: uma forma de escanear sistematicamente a NASDAQ em busca de pontos de entrada para swing trading, e uma forma de realmente entender por que uma ação se moveu — não apenas que se moveu. As notícias sozinhas não bastavam. Eu queria contexto, análise e múltiplas perspectivas — então fui mais fundo.

O sistema de sinais é construído inteiramente sobre matemática. Regime de mercado, força setorial, fundamentos, análise técnica, scoring — cada sinal passa por um pipeline de 7 etapas onde cada decisão se baseia em fórmulas e dados backtestados, não em opiniões. No final, quatro modelos de IA revisam o sinal — mas não o influenciam. Seu papel é puramente consultivo: eis o que o algoritmo encontrou, e eis o que as redes neurais pensam sobre isso. Construí assim porque é exatamente o que eu fazia manualmente — encontrava um setup e ia perguntar aos assistentes de IA o que achavam.

A análise de notícias funciona de forma diferente. Cada artigo é enviado a quatro modelos líderes de IA — Claude, Gemini, ChatGPT e Grok — com o mesmo prompt, sem exceções. O artigo original é a fonte da verdade. Os modelos são explicitamente proibidos de alucinar: se não podem respaldar uma afirmação com fatos, não podem usá-la como argumento. Nenhum modelo recebe tratamento especial, nenhum tema recebe enquadramento particular. Eles analisam, debatem, às vezes mudam de opinião — e você vê todo o raciocínio.

Hoje este projeto publica mais de 100 notícias financeiras originais de todo o mundo, cada uma envolvida em análise de IA e debate entre 4 LLMs líderes. Todos os dias. Em 16 idiomas. É gratuito, e acredito que realmente vale o seu tempo.