Leci37/TensorFlow-stocks-prediction-Machine-learning-RealTime

何を解決するか

このプロジェクトは機械学習を用いた株式市場の動きの予測システムを提供します。単なる価格予測を超えて、テクニカル指標に基づいたカテゴリカルなターゲット（購入、売却、何もしない）を提供し、リアルタイム評価システムによりTelegram、Twitter、メール経由でアラートを送信します。

動作方法

このシステムはパイプラインに従います。Alpha VantageやAlpacaなどのAPIを介して歴史的OHLCV（始値、高値、安値、終値、出来高）データを収集し、600以上のテクニカル指標を抽出し、ノイズの多いパターンをフィルタリングします。その後、時系列ウィンドウに基づいたデータを作成し、TensorFlow、XGBoost、Scikit-Learnを使用してモデルを訓練します。モデルは「真の値」ポイント（例：3時間で2.5%以上の価格変動）を認識できるように訓練され、将来の市場動向を分類します。

対象ユーザー

このツールは、Pythonとテクニカル分析の基礎知識を持つ株式トレーダーや開発者を対象としています。

特徴

• 広範なモデルテスト: LSTM、GRU、Denseネットワークを含む36種類の異なるモデル組み合わせのテストをサポート。
• リアルタイムアラート: Telegram、Twitter、メールとの統合により、市場のライブ通知を可能に。
• 広範な指標セット: 637種類のテクニカル株式指標を活用して予測を支援。
• カテゴリカル出力: 精確な連続価格値を予測しようとするのではなく、具体的な行動（購入／売却／保有）を予測。