Wie finde ich Aktien, die interessant sein könnten?

Published April 12, 2020, 3:53 p.m. by finsteininvest

Aktien suchen

Photo by Evgeni Tcherkasski on Unsplash

Einleitung

In meiner Timeline auf Twitter tauchen immer wieder Hinweise zu Aktien.

Twitter Screenshort

Warum diese Hinweise nicht nutzen, um Aktien zu finden, die vielleicht in Zukunft eine attraktive Performance hinlegen werden. Ich stelle heute den Code vor, um deine Timeline nach Tweets zu durchsuchen, die einen Kommentar zu einer Aktie enthalten und auszurechnen, ob sie aktuell weniger Wert sind als ihr DCF.

Auch diesmal nutze ich die excellente API von Financial Modeling Prep. Den Code für diesen Artikel findest Du auf Github. Kopier bitte die Datei fmp.py in das gleiche Verzeichnis.

Falls nicht schon einmal gemacht, vorher noch bei "[Wie Du mein Code zum laufen bekommst]"(https://github.com/finsteininvest/pythonwilltrade/tree/master/Wie_Du_mein_Code_zum_laufen_bekommst) anschauen.

Zusätzlich musst brauchst Du einige "Schlüssel" von Twitter.

Schlüssel von Twitter erhalten:

Logge dich zuerst bei Twitter ein. Dann öffnest Du die Entwicklerseite mit diesem Link.

Auf deinen Usernamen (links oben) klicken und "Apps" im Menü auswählen. In dem neuen Fenster links oben auf "Create an App" clicken.

Menu

Du musst 4 Felder ausfüllen.


  1. App Name: Sei kreative :-)


  2. Application description: Beschreibe Deine App. Vielleicht kannst Du aber auch diese Vorlage nutzen: "With this App I gather information on stocks".


  3. Website URL: Hast Du eine Webseite? Ansonsten kannst Du auch den Link zu deinem Twitteruserprofil eingeben.


  4. Tell us how this app will be used: Da kannst Du diese Vorlage nutzen: "With this App I gather information on stocks. I am not going to publish the app - it is for personal use only".


Dann auf create klicken.

Die App sollte nun in deiner Appliste auftauchen.

Appliste

Klicke auf "Details" zu deiner App und dann auf "Keys and Tokens". Bei "Access token & access token secret" auf "Generate" (oder Regenerate) klicken.
Die Werte, die dir angezeigt werden bitte wegspeichern - nach Bestätigung kannst Du die Codes nicht mehr einsehen.

Diese beiden Werte und die Schlüssel bei Consumer API Keys in den Python Code einfügen:

consumer_key = 'API Key'
consumer_secret = 'API secret key'
access_token = 'Access token'
access_secret = 'Access token secret'

Programm laufen lassen

Kommandozeile öffnen und

python get_those_stock_tweets.py

eingeben. Mehr brauchst Du nicht :-)

Das Programm durchsucht die letzten 200 Tweets in deiner Timeline und sucht nach dem Vorkommen von einem '$'. Damit wird ein Hinweis auf eine Aktie angenommen und der Tweet als auch die gefundenen Symbole werden ausgegeben.

Abschliessend sucht das Programm für jedes gefundene Symbol den aktuellen DCF Wert bei Financial Modeling Prep

So sieht ein Ergebnis bei mir aus:

Great Move to North Last Week #Barrick #Gold $Gold . The #sky is the #limit #Covid_19 #coronavirus https://t.co/ALwojDWG5K
['$Gold']

Facebook spent $23.4 million in 2019 on Mark Zuckerberg’s security and private air travel.
https://t.co/w1q8Yc0tIP https://t.co/eCFp1fCt6c
['$23']

The $41,391.25 Trading Experiment... https://t.co/RCyMqZKi19
['$41']

RT @TaviCosta: What a set up.

Late 2008:

- Fed printed $1.3T in 2 months
- Silver went parabolic over the next 2 years

Today:

- Fed pri…
['$1']

$VUSA und $ZPDT bleiben IMHO das Traumpaar des #ETF Sparers. https://t.co/hQO4NcMudC
['$VUSA', '$ZPDT']

RT @the_chart_life: Here are the weakest stocks in the S&P 500 on a relative basis...

$WU $VFC $RHI $HRB $GLW $FISV $DISCK $AAL https://t.…
['$WU', '$VFC', '$RHI', '$HRB', '$GLW', '$FISV', '$DISCK', '$AAL']

No DCF for 1
No DCF for 23
WU: DCF: 22.33 Price: 20.19 Delta: 10.61%
No DCF for 41
FISV: DCF: 100.93 Price: 99.22 Delta: 1.72%
No DCF for ZPDT
RHI: DCF: 45.55 Price: 43.28 Delta: 5.26%
AAL: DCF: 13.14 Price: 12.51 Delta: 5.04%
GLW: DCF: 23.68 Price: 21.18 Delta: 11.82%
No DCF for VUSA
VFC: DCF: 60.57 Price: 59.21 Delta: 2.29%
No DCF for Gold
DISCK: DCF: 22.32 Price: 20.14 Delta: 10.84%
HRB: DCF: 22.60 Price: 14.99 Delta: 50.73%