Construindo uma ferramenta avançada de consultoria de ações com ASP.NET Core, HTML5 e JavaScript

Construindo uma ferramenta avançada de consultoria de ações com ASP.NET Core, HTML5 e JavaScript

No mundo das finanças em constante evolução, ter acesso a informações precisas e oportunas é fundamental para tomar decisões de investimento informadas. Embora existam muitas ferramentas de consultoria de ações disponíveis, criar uma solução personalizada e adaptada às suas necessidades pode lhe proporcionar uma vantagem competitiva. Este artigo descreve como criar uma ferramenta sofisticada de consultoria de ações usando ASP.NET Core, HTML5 e JavaScript, com recursos avançados como indicadores técnicos, gráficos interativos, previsões de aprendizado de máquina, gerenciamento de portfólio e análise de sentimento de notícias.

Pré-requisitos

Antes de mergulhar no processo de desenvolvimento, certifique-se de ter o seguinte:

• Visual Studio : a versão mais recente com o .NET Core SDK instalado.
• Conhecimento básico : Noções de ASP.NET Core, HTML5, JavaScript e C#.
• Acesso à API : acesso a APIs de dados financeiros como Alpha Vantage ou IEX Cloud.

Etapa 1: Configurando o Projeto

Comece criando um novo aplicativo web ASP.NET Core no Visual Studio. Escolha o modelo "Aplicativo Web (Modelo-Visualização-Controlador)", que fornece a estrutura necessária para construir um aplicativo web robusto.

Visão geral da estrutura do projeto

• Controladores : lidam com solicitações e interações.
• Modelos : representam estruturas de dados, incluindo dados de ações e indicadores.
• Visualizações : arquivos HTML misturados com código C# (sintaxe Razor) para a interface do usuário.
• wwwroot : contém arquivos estáticos, como JavaScript, CSS e imagens.

Etapa 2: Implementando a Busca Básica de Dados de Estoque

Comece definindo um modelo de dados simples para informações de estoque. Crie um StockModel.cs na pasta Modelos:

 public class StockModel
 { 
string pública Símbolo { obter ; definir ; } 
string pública CompanyName { obter ; definir ; } 
decimal público PreçoAtual { obter ; definir ; } 
Média Móvel decimal pública { obter ; definir ; } 
string pública Recomendação { obter ; definir ; }
 } 

Em seguida, crie um controlador ( StockController.cs ) que processe a busca de dados de ações de uma API externa. Implemente um método que recupere o preço das ações e uma média móvel simples, que servirá de base para recomendações básicas de compra/venda.

Etapa 3: Adicionando Indicadores Técnicos Avançados

Indicadores técnicos são ferramentas essenciais para analisar tendências de ações. Para aprimorar sua ferramenta, adicione indicadores populares como o Índice de Força Relativa (RSI), a Convergência e Divergência das Médias Móveis (MACD) e as Bandas de Bollinger.

Ampliando o Modelo de Ações

Atualize seu StockModel para incluir campos para estes indicadores:

 public class StockModel
 { 
string pública Símbolo { obter ; definir ; } 
string pública CompanyName { obter ; definir ; } 
decimal público PreçoAtual { obter ; definir ; } 
Média Móvel decimal pública { obter ; definir ; } 
RSI decimal público { obter ; definir ; } 
MACD decimal público { obter ; definir ; } 
público ( decimal superior , decimal inferior ) BollingerBands { obter ; definir ; } 
string pública Recomendação { obter ; definir ; }
 } 

Calculando Indicadores

No seu controlador, implemente métodos para calcular esses indicadores com base em dados históricos. Esses cálculos podem ser simplificados inicialmente, mas devem ser refinados para garantir a precisão:

 public decimal CalculateRSI ( List < decimal > prices )
 { 
// Lógica de cálculo do RSI
 }
 
público ( decimal macd , sinal decimal ) CalculateMACD ( Lista <decimal> preços )
 { 
// Lógica de cálculo do MACD
 }
 
público ( decimal superior , decimal inferior ) Calcular Bandas de Bollinger ( Listar < decimal > preços )
 { 
// Lógica de cálculo das Bandas de Bollinger
 } 

Etapa 4: Integrando gráficos interativos

Visualizar dados de ações é crucial para entender tendências e tomar decisões informadas. Use uma biblioteca de gráficos JavaScript como Chart.js para criar gráficos interativos.

Adicionando Chart.js

Inclua a biblioteca Chart.js em seu projeto adicionando seu link CDN à sua visualização ( Index.cshtml ):

< script src = " https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js " ></ script >
 

Criando o gráfico

Adicionar um <canvas> elemento para sua visualização e use JavaScript para renderizar o gráfico:

<canvas id="stockChart" width="400" height="200"></canvas> 
< script >  
var ctx = documento . getElementById ( 'stockChart' ) . getContext ( '2d' ) ; 
var stockChart = novo gráfico ( ctx , {
 tipo : 'linha' ,
 dados : { 
rótulos : @Html . Raw ( Json . Serialize ( Model . HistoricalDates ) ) , 
conjuntos de dados : [ {
 rótulo : 'Preço' , 
dados : @Html . Raw ( Json . Serialize ( Model . HistoricalPrices ) ) , 
borderColor : 'rgba(75, 192, 192, 1)' ,
 largura da borda : 2
 } ,
 {
 rótulo : 'Média Móvel' , 
dados : @Html . Raw ( Json . Serialize ( Model . HistoricalMovingAverages ) ) , 
borderColor : 'rgba(153, 102, 255, 1)' ,
 largura da borda : 2
 } ]
 } ,
 opções : { 
escalas : {
 Eixos y : [ {
 carrapatos : {
 beginAtZero : falso 
}
 } ]
 }
 }
 } ) ;
</ script > 

Etapa 5: Implementando previsões de aprendizado de máquina

Adicionar análise preditiva pode aprimorar significativamente a funcionalidade da sua ferramenta de consultoria de ações. Você pode integrar modelos de aprendizado de máquina para prever tendências ou preços futuros de ações.

Escolhendo um modelo

Para simplificar, comece com um modelo básico de regressão linear, mas considere expandir para modelos mais complexos, como LSTM, para previsão de séries temporais.

Integrando o Modelo

Desenvolva seu modelo de aprendizado de máquina em Python usando bibliotecas como TensorFlow ou Scikit-learn e exponha-o por meio de uma API Flask:

 from flask import Flask , request , jsonify
 import numpy as np
 from sklearn . linear_model import LinearRegression

 app = Flask ( __name__ )
 
modelo = Regressão Linear ( )

 @app . route ( '/predict' , métodos = [ 'POST' ] ) 
def prever ( ) :
 dados = solicitação .get_json ( ) 
recursos = np . array ( dados [ 'recursos' ] ) . remodelar ( 1 , -1 ) 
predição = modelo . prever ( recursos )
 retornar jsonify ( { 'predição' : predição . tolist ( ) } )
 
se __nome__ == '__principal__' :
 aplicativo . executar ( depuração = Verdadeiro ) 

No seu aplicativo ASP.NET Core, chame esta API para obter previsões e exibi-las na sua exibição.

Etapa 6: Desenvolvimento de ferramentas de gerenciamento de portfólio

Permitir que os usuários criem e gerenciem portfólios agrega valor significativo à sua ferramenta de consultoria de ações. Os usuários podem acompanhar seus investimentos, visualizar métricas de desempenho e obter recomendações específicas para cada portfólio.

Criação de modelos de portfólio

Crie modelos que representem portfólios e participações em ações individuais:

 public class Portfolio
 { 
string pública PortfolioName { obter ; definir ; } 
Lista pública < StockHolding > Holdings { obter ; definir ; }
 }

 StockHolding de classe pública
 { 
string pública Símbolo { obter ; definir ; } 
Quantidade decimal pública { obter ; definir ; } 
decimal público PurchasePrice { obter ; definir ; } 
decimal público PreçoAtual { obter ; definir ; } 
decimal público GainLoss => ( CurrentPrice - PurchasePrice ) * Quantidade ;
 } 

Gerenciando Portfólios

Crie controladores e visualizações que permitam aos usuários criar, atualizar e visualizar seus portfólios, incluindo métricas gerais de desempenho e alocação por setor.

Etapa 7: Integrando a análise de sentimento de notícias

A análise de sentimento de notícias em tempo real pode fornecer insights cruciais sobre os movimentos do mercado. Ao analisar o sentimento de artigos de notícias relacionados a uma ação, sua ferramenta pode oferecer recomendações mais embasadas.

Usando APIs de análise de sentimentos

Aproveite APIs como o Azure Text Analytics para analisar o sentimento das manchetes de notícias:

public async Task<string> AnalyzeSentiment(string headline)
{
    // Call to a sentiment analysis API
}

Exibindo pontuações de sentimento

Exiba a pontuação de sentimento na sua visualização de informações de ações, potencialmente influenciando a recomendação de compra/venda.

 < p > News Sentiment: Positive/Negative/Neutral</ p >

Conclusão

Ao implementar esses recursos avançados, sua ferramenta de consultoria de ações pode evoluir de um aplicativo básico para uma plataforma poderosa, capaz de fornecer insights detalhados sobre investimentos. Indicadores técnicos, gráficos interativos, previsões de aprendizado de máquina, ferramentas de gestão de portfólio e análise de sentimento de notícias, em conjunto, capacitarão os usuários a tomar decisões bem informadas no mercado de ações. Essa abordagem não apenas aprimora a experiência do usuário, mas também posiciona sua ferramenta como uma solução abrangente no competitivo cenário da tecnologia financeira.