fix gitignore

.gitignore

@@ -31,4 +31,6 @@ test_*.py
 *_test.py
 tests/__pycache__/
 # Ignore md files
-*.md
+*.md
+#
+docs/

NEWS_MONITOR_GUIDE.md

@@ -1,244 +0,0 @@
-# 📰 Live Financial News Monitor - Professional Guide
-
-## Overview
-
-Профессиональная система мониторинга финансовых новостей с минимальной задержкой для трейдеров. Отслеживает макроэкономические, рыночные и геополитические события в режиме реального времени.
-
-## 🎯 Ключевые Возможности
-
-### 1. Multi-Source Intelligence
-Агрегация новостей из премиальных источников:
-- **Bloomberg Business** - вес 1.5 (высокая достоверность)
-- **Reuters** - вес 1.5
-- **Wall Street Journal** - вес 1.4
-- **Financial Times** - вес 1.4
-- **Federal Reserve** - вес 2.0 (наивысший приоритет)
-- **CNBC, MarketWatch, Zero Hedge, Barron's, The Economist**
-
-### 2. Intelligent Categorization
-Автоматическая категоризация новостей:
-- **MACRO** - монетарная политика, ЦБ, экономические индикаторы
-- **MARKETS** - фондовые индексы, earnings, корпоративные события
-- **GEOPOLITICAL** - конфликты, санкции, выборы, торговые войны
-
-### 3. Sentiment Analysis
-Профессиональный анализ настроений для трейдинга:
-- **Positive** - rally, surge, growth, beat expectations
-- **Negative** - crash, plunge, recession, crisis
-- **Neutral** - нейтральный тон
-
-### 4. Impact Assessment
-Оценка влияния на рынки:
-- **HIGH** - критические события, breaking news, высокое engagement
-- **MEDIUM** - важные новости, средний уровень внимания
-- **LOW** - второстепенные новости
-
-### 5. Breaking News Detection
-Мгновенная идентификация экстренных новостей по ключевым словам:
-- BREAKING, ALERT, URGENT, Fed, Powell, emergency, surprise
-
-## 🔧 Технические Характеристики
-
-### Low-Latency Architecture
-```python
-# Кэширование с TTL 3 минуты
-cache_ttl = 180  # секунд
-
-# Streamlit кэширование для оптимизации
-@st.cache_data(ttl=180)
-def scrape_twitter_news(max_tweets=100)
-```
-
-### Performance Optimization
-- **Параллельный сбор** из множественных источников
-- **Умное кэширование** с автоматической инвалидацией
-- **Фильтрация по времени** (только последние 24 часа)
-- **Weighted scoring** на основе достоверности источника
-
-### Data Structure
-```python
-{
-    'id': tweet_id,
-    'title': full_content,
-    'summary': truncated_summary,
-    'source': 'Bloomberg',
-    'category': 'macro',
-    'timestamp': datetime,
-    'sentiment': 'positive',
-    'impact': 'high',
-    'url': tweet_url,
-    'likes': 2500,
-    'retweets': 800,
-    'is_breaking': True,
-    'source_weight': 1.5
-}
-```
-
-## 📊 Использование для Трейдинга
-
-### Pre-Market Analysis
-1. Проверяйте breaking news перед открытием рынка
-2. Фокус на macro категории для understanding макротрендов
-3. High impact + negative sentiment = потенциальная волатильность
-
-### Intraday Trading
-1. Enable auto-refresh (3 min) для непрерывного мониторинга
-2. Отслеживайте earnings announcements (markets category)
-3. Геополитические события могут вызвать резкие движения
-
-### Risk Management
-1. Breaking news с high impact требует немедленного внимания
-2. Negative sentiment в macro = потенциальный selloff
-3. Fed announcements (source_weight 2.0) = критическое влияние
-
-## 🎨 UI Features
-
-### Breaking News Banner
-Красный баннер с анимацией для экстренных новостей:
-- Пульсирующая анимация
-- Моментальный доступ к источнику
-- Приоритетное отображение
-
-### News Cards
-Профессиональные карточки новостей с:
-- Color-coded sentiment indicator
-- Impact level badges
-- Engagement metrics (likes + retweets)
-- Time-since-publication
-- Direct links to sources
-
-### Smart Filters
-- Category (Macro/Markets/Geopolitical)
-- Sentiment (Positive/Negative/Neutral)
-- Impact Level (High/Medium/Low)
-
-## 🚀 Advanced Features
-
-### Keyword Detection Algorithms
-
-**Macro Keywords** (43 keywords):
-```python
-['Fed', 'ECB', 'BoE', 'BoJ', 'FOMC', 'Powell', 'Lagarde',
- 'interest rate', 'rate cut', 'rate hike', 'QE',
- 'GDP', 'inflation', 'CPI', 'PPI', 'PCE', 'NFP',
- 'unemployment', 'retail sales', 'PMI', 'ISM',
- 'recession', 'stimulus', 'yield curve', ...]
-```
-
-**Geopolitical Keywords**:
-```python
-['war', 'conflict', 'sanctions', 'embargo',
- 'election', 'coup', 'protest', 'crisis',
- 'trade war', 'tariff', 'China', 'Russia',
- 'Taiwan', 'Middle East', 'Ukraine', ...]
-```
-
-**Market Keywords**:
-```python
-['S&P', 'Nasdaq', 'Dow', 'VIX', 'volatility',
- 'rally', 'sell-off', 'correction', 'crash',
- 'earnings', 'IPO', 'merger', 'M&A',
- 'Bitcoin', 'oil', 'gold', 'dollar', ...]
-```
-
-### Source Specialization
-Каждый источник имеет специализацию для boost scoring:
-```python
-'bloomberg': {
-    'weight': 1.5,
-    'specialization': ['macro', 'markets']
-}
-```
-
-## 📈 Performance Metrics
-
-### Latency
-- **Fetch time**: ~2-5 секунд для 100 твитов
-- **Cache TTL**: 180 секунд (3 минуты)
-- **UI render**: < 1 секунда
-
-### Coverage
-- **10 премиальных источников**
-- **100+ твитов за цикл**
-- **Последние 24 часа новостей**
-
-### Accuracy
-- **Source weighting** для достоверности
-- **Multi-keyword matching** для точной категоризации
-- **Engagement-based** оценка важности
-
-## 🔐 Configuration
-
-### Requirements
-```bash
-pip install snscrape>=3.4.0
-```
-
-### Mock Data Mode
-Если snscrape недоступен, автоматически включается режим mock data с примерами новостей.
-
-## 💡 Pro Tips for Traders
-
-1. **Morning Routine**: Check breaking + high impact news за последний час
-2. **Pre-Fed Meetings**: Filter macro + Federal Reserve для context
-3. **Earnings Season**: Focus на markets category
-4. **Geopolitical Tensions**: Monitor geopolitical + high impact
-5. **Risk Events**: Breaking news = stop losses ready
-
-## 🛠️ Troubleshooting
-
-### snscrape Issues
-```python
-# Fallback to mock data automatically
-SNSCRAPE_AVAILABLE = False
-# Returns sample news for testing
-```
-
-### Rate Limiting
-- Built-in caching prevents excessive requests
-- 3-minute TTL балансирует freshness vs. API limits
-
-### Empty Results
-- Check filters (возможно слишком строгие)
-- Verify Twitter API доступность
-- Try "Refresh Now" button
-
-## 📚 Architecture
-
-```
-services/news_monitor.py
-├── FinanceNewsMonitor (main class)
-│   ├── scrape_twitter_news() - data collection
-│   ├── _categorize_tweet() - ML categorization
-│   ├── _analyze_sentiment() - sentiment analysis
-│   ├── _assess_impact() - importance scoring
-│   └── get_news() - filtered retrieval
-
-components/news.py
-├── display_news_card() - individual card rendering
-├── display_news_feed() - feed layout
-├── display_breaking_news_banner() - alerts
-└── display_news_statistics() - metrics
-
-pages/05_Dashboard.py
-└── Complete news dashboard UI
-```
-
-## 🎓 Learning Resources
-
-### Understanding Impact Levels
-- **High**: engagement > 1500 OR source_weight >= 2.0 OR breaking
-- **Medium**: engagement 300-1500
-- **Low**: engagement < 300
-
-### Reading Engagement Metrics
-```python
-weighted_engagement = (likes + retweets * 2) * source_weight
-```
-Retweets имеют двойной вес, источники с высокой достоверностью повышают score.
-
----
-
-**Built by professional traders, for professional traders** 🚀
-
-*Минимальная задержка. Максимальная информированность.*