Cómo crear un feed de señales de mercado a partir de YouTube financiero

El problema que resuelve

Los traders e investigadores quieren saber de qué activos hablan las voces influyentes y si el sentimiento está cambiando, pero esa información está encerrada en vídeos largos. Cuando un clip se viraliza en redes sociales, puede que el movimiento ya haya ocurrido. Un feed estructurado convierte los comentarios hablados en datos que se pueden revisar, buscar y usar en backtesting.

Qué incluir en tu primera versión

• ■Una lista seleccionada de canales de analistas y comentaristas
• ■Extracción de tickers y activos de cada vídeo nuevo
• ■Sentimiento alcista, bajista o neutral por mención
• ■Un resumen diario ordenado por número de menciones y cambio de sentimiento
• ■Un feed JSON o una API para usuarios cuantitativos

Cómo construirlo, paso a paso

1. 01

   Selecciona los canales

   Elige canales por categoría e influencia. Resuelve cada uno una vez para guardar su ID de canal.

2. 02

   Consulta cada hora

   Resuelve cada canal con un límite pequeño y transcribe solo los IDs de vídeo nuevos con /transcribe.

3. 03

   Extrae señales estructuradas

   Pide a un LLM que devuelva un JSON con cada activo mencionado, la afirmación hecha, el sentimiento y la marca de tiempo.

4. 04

   Agrega y publica

   Guarda las señales en una base de datos, ordénalas cada día y publica una newsletter, un panel o un feed por API.

Código de inicio

Esta idea se basa en el patrón "Receta 2: vigila canales y avisa de los nuevos vídeos". Usa tus propios canales, prompts y almacenamiento.

import requests

API = "https://www.youtubetranscript.dev/api/v2"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer yt_sk_live_YOUR_KEY"}

WATCHLIST = ["@somechannel", "@anotherchannel"]
KEYWORDS = ["your brand", "competitor"]
seen = set()  # persist this in a database in production

for handle in WATCHLIST:
    latest = requests.post(f"{API}/channels/resolve", headers=HEADERS,
                           json={"handle": handle, "limit": 10}).json()
    for video in latest["items"]:
        if video["video_id"] in seen:
            continue
        seen.add(video["video_id"])
        t = requests.post(f"{API}/transcribe", headers=HEADERS,
                          json={"video": video["video_id"]}).json()
        text = t.get("data", {}).get("transcript", {}).get("text", "").lower()
        hits = [k for k in KEYWORDS if k in text]
        if hits:
            print(f"ALERT {video['title']}: {hits}")

Cómo genera ingresos

Ofrécelo como newsletter de pago para traders minoristas, como suscripción a un panel para equipos de análisis o como feed por API con precio según la cobertura. Los datos históricos ganan valor con el tiempo para hacer backtesting.

Errores que debes evitar

• ✕Presentar las señales como asesoramiento financiero: etiqueta el feed como información e incluye avisos legales claros.
• ✕Confundir tickers con palabras comunes: valida los símbolos con una lista de tickers y el contexto que los rodea.
• ✕Guardar solo los resúmenes: conserva las transcripciones originales para poder volver a extraer señales a medida que mejoren tus prompts.

Preguntas sobre esta idea