Come creare un feed di segnali di mercato dagli YouTuber di finanza

Il problema che risolve

Trader e ricercatori vogliono sapere di quali asset parlano le voci influenti e se il sentiment sta cambiando, ma le informazioni sono chiuse dentro video lunghi. Quando una clip si diffonde sui social, il movimento potrebbe essere già avvenuto. Un feed strutturato trasforma il commento parlato in dati che si possono scorrere, cercare e sottoporre a backtest.

Cosa includere nella prima versione

• ■Un elenco selezionato di canali di analisti e commentatori
• ■Estrazione di ticker e asset da ogni nuovo video
• ■Sentiment rialzista, ribassista o neutro per ogni menzione
• ■Un riepilogo giornaliero ordinato per numero di menzioni e variazione del sentiment
• ■Un feed JSON o un'API per gli utenti quantitativi

Come realizzarla, passo dopo passo

1. 01

   Seleziona i canali

   Scegli i canali per categoria e influenza. Risolvi ciascuno una sola volta per salvarne l'ID.

2. 02

   Controlla ogni ora

   Risolvi ogni canale con un limite basso e trascrivi con /transcribe solo i nuovi ID video.

3. 03

   Estrai segnali strutturati

   Chiedi a un LLM di restituire un JSON con ogni asset citato, l'affermazione fatta, il sentiment e il timestamp.

4. 04

   Aggrega e pubblica

   Salva i segnali in un database, ordinali ogni giorno e pubblica una newsletter, una dashboard o un feed API.

Codice di partenza

Questa idea si basa sullo schema "Ricetta 2: monitora i canali e ricevi avvisi sui nuovi video". Sostituisci canali, prompt e storage con i tuoi.

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}")

Come guadagna

Gestiscilo come newsletter a pagamento per trader retail, come abbonamento a una dashboard per team di ricerca o come feed API con prezzo basato sulla copertura. Con il tempo i dati storici diventano sempre più preziosi per il backtest.

Errori da evitare

• ✕Presentare i segnali come consulenza finanziaria: etichetta il feed come informativo e includi disclaimer chiari.
• ✕Confondere i ticker con parole comuni: convalida i simboli con un elenco di ticker e con il contesto circostante.
• ✕Salvare solo i riassunti: conserva le trascrizioni grezze per poter riestrarre i segnali man mano che migliori i prompt.

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