シンプルなデータパイプラインの概念1-1-1ルール
Nasdaq☆100 1☆1☆1 Rule Data Pipeline(スターターキット)
ステップバイステップの説明付きのコード:
https://github.com/DataSpaceCafe/1-1-1-rule-data-pipeline-stock-nasdaq-100
今日、私はコードを書くことによって1☆1☆1ルールデータパイプラインを行うというアイデアに役立つ簡単なユースケースを共有したいと思います。原則ETLデータパイプラインの過程を理解するのは簡単です。
「ストックデータの取得－評価値☆アップロードドライブ利用googleアプリスクリプトの作成機能タイマー（トリガー）ジェミニAIモデルでデータを分析」を完全自動化しました。
ステップバイステップの簡単な作業:
1)抽出-在庫リストを引き出す
-WikipediaからNasdaq☆100リストを自動的に取得します。
-プルできない場合は、ファイル'nasdaq 100_tickers. csv'をフォールバックします。
2)トランスフォーム-評価
-yfinanceから基本情報を取得します:価格、EPS、PE、成長、簿価。
-データクレンジングを行います(ティッカーのフォーマット、繰り返し値の削除、データ型の変換)
-計算: PEG比、グラハム値、安全マージン
-「バリュエーション」と「バリュエーション_ハンター」の結果をまとめました。
3)ロード-保存してアップロードする
-'data/'にCSV形式で保存してください。
-GoogleドライブにOAuth/サービスアカウントをアップロードしてください。
-「GOOGLE_DRIVE_CONVERT_TO_SHE ETS=true」を開くと、Googleスプレッドシートになります。
4)アナリティクス-Looker Studioで結果を表示
ドライブにあるファイルからデータソースを作成します。
-市場が閉じた後に更新を設定します。
すぐに過小評価/過大評価/フェアブレークグラフを作成してください。
5)AIサマリー-Geminiによる自動解析
-Apps Scriptはドライブから最新のファイルを取得します。
-ジェミニに送信－2.5☆フラッシュ解析。
-毎日のメールでサマリーを送信する
6)モニタリング-毎回ログがあります。
-日付でログファイルを作成します。
-機能ごとのパフォーマンスログ(時間、CPU、メモリ)
例えば、最初のコメントのコードを参照してください。😁
