StockScreener

Мене звати Максим Місіченко, я живу в Києві. 10 років у маркетингу, Python і автоматизація процесів як хобі, яке вийшло з-під контролю. Детальніше про мене — на сторінці автора а про проект — на сторінці про нас.

StockScreener почався як інструмент, який я зробив для себе. Мені потрібні були дві речі: спосіб систематично сканувати NASDAQ на предмет точок входу в свінг-трейдинг, і спосіб реально розуміти чому акція рухнула — а не просто що рухнула. Самих новин було недостатньо. Я хотів контекст, аналіз і різні точки зору — тому пішов глибше.

Система сигналів побудована повністю на математиці. Ринковий режим, сила секторів, фундаментал, технічний аналіз, скоринг — кожен сигнал проходить через 7-кроковий пайплайн, де кожне рішення базується на формулах і бектестованих даних, а не на думках. В самому кінці чотири AI-моделі оглядають сигнал — але не впливають на нього. Їхня роль суто консультаційна: ось що знайшов алгоритм, а ось що про це думають нейромережі. Я зробив саме так, бо саме так робив вручну — знаходив сетап, а потім йшов питати AI-асистентів що вони думають.

Аналіз новин працює інакше. Кожна стаття відправляється чотирьом провідним AI-моделям — Claude, Gemini, ChatGPT та Grok — з однаковим промптом, без винятків. Першоджерело — це джерело правди. Моделям прямо заборонено галюцинувати: якщо вони не можуть підтвердити твердження фактами — вони не можуть використовувати його як аргумент. Жодна модель не отримує особливих умов, жодна тема не отримує особливої подачі. Вони аналізують, дискутують, іноді змінюють думку — і ви бачите весь хід міркувань.

Сьогодні цей проект публікує 100+ оригінальних світових фінансових новин, оздоблюючи їх AI-аналізом та дискусією 4 провідних LLM. Щодня. 16 мовами. Це безкоштовно, і я вважаю що це реально варте вашого часу.