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

해결하는 문제

이 프로젝트는 머신러닝을 활용한 주식 시장 움직임 예측 시스템을 제공합니다. 단순한 가격 예측을 넘어 기술적 지표를 기반으로 구매, 매도, 보유 등의 카테고리 타겟을 제공하며, 실시간 평가 시스템을 통해 텔레그램, 트위터, 이메일로 알림을 전송합니다.

작동 방식

이 시스템은 다음과 같은 파이프라인을 따릅니다. Alpha Vantage 또는 Alpaca와 같은 API를 통해 과거의 OHLCV(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량) 데이터를 수집하고, 600개 이상의 기술적 지표를 추출하며 노이즈가 많은 패턴을 필터링합니다. 이후 시간 기반의 데이터 윈도우를 생성하고 TensorFlow, XGBoost, Scikit-Learn를 사용해 모델을 훈련합니다. 모델은 향후 시장 움직임을 분류할 수 있도록 '진짜 진실' 지점을(예: 3시간 동안 2.5% 이상의 가격 변동) 인식하도록 훈련됩니다.

대상 사용자

이 도구는 파이썬과 기술적 분석의 기초 지식을 갖춘 주식 트레이더 및 개발자를 대상으로 합니다.

주요 특징

• 광범위한 모델 테스트: LSTM, GRU, Dense 네트워크를 포함한 36가지 다양한 모델 조합 테스트 지원.
• 실시간 알림: 텔레그램, 트위터, 메일과 통합되어 실시간 시장 알림 제공.
• 넓은 지표 세트: 예측에 활용하기 위해 637개의 기술적 주식 지표 사용.
• 카테고리 출력: 정확한 연속된 가격 값을 예측하려는 시도 대신 구체적인 행동(구매/매도/보유)을 예측.