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트럼프트윗매매알고리즘 구현사례

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1.
트럼프시대의 매매기술, 트위터연동 알고리즘에 이어지는 글입니다. 댓글이 소개한 Trump & dump Bot을 소개하는 기사를 찾았습니다.

When Trump Tweets, This Bot Makes Money

어떻게 개발했는지 궁금합니다. 자료를 찾아보니까 아래와 같이 소개한 기사가 있습니다.

The idea emerged in an agency Slack conversation, noting that stocks fell immediately after a negative tweet from then President-elect Trump. “It kind of took on a life of its own from there. By the end of the day we’d outlined the basic concept and set to work on building an automated trading platform,” noted T3’s Chief Technology Officer, Nelan Schwartz. “A day later, we had a working bot making use of Twitter’s Firehose API, Indico for sentiment analysis, Clearbit to pull in relevant company information—including the stock ticker, Google Finance for current and historical stock performance, and E-Trade to execute the actual trade.”

Firehose API는 현재 Twitter의 개발자 페이지에서 찾을 수 없다고 나옵니다. 그 외 Indico for sentiment analysis,Clearbit에서 관련한 자료를 찾으시면 됩니다. Python으로 프로그램을 개발하였다고 해서 TwitterBot을 만드는 방법도 찾았습니다.

Tutorial: creating a Twitterbot

한국과 달리 API생태계가 발전해서 가능한 프로그램으로 보입니다. 개발회사인 T3가 홈페이지에 올려놓은 흐름도입니다.

2.
조금 아쉽습니다. 그래서 좀더 확인을 해보니까 구글 개발자가 오픈소스로 공개한 자료가 있습니다. Trump2Cash입니다.

This Machine Turns Trump Tweets into Planned Parenthood Donations

소스는 A stock trading bot powered by Trump tweets에 있습니다. 이외에 참고로 할 만한 프로젝트도 소개합니다.

A Slack bot that responds to messages using NLP models from Trump text corpora.

Twitter Bot은 아니고 Slack Bot이고 Python으로 개발하였습니다 신경언어 프로그래밍과 Corpora(자연언어 연구를 위해 특정한 목적을 가지고 언어의 표본을 추출한 집합)를 적용한 프로젝트입니다.

이상으로 나만의 트윗봇을 만들어볼 수 있을까요?

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smallake

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