الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

تحليل سوق الأوراق المالية

أهداف

  • إنشاء نموذج للتنبؤ بأسعار الأسهم خلال الثلاثة أيام القادمة باستخدام البيانات التاريخية.
  • تحليل المشاعر بشأن الأخبار/تويتر المتعلقة بسهم معين.
  • مقارنة شركتين أو أكثر على أساس صناعتهم.
  • محرك بحث للاستفادة من تقنيات استرجاع المعلومات للبحث.
  • إنشاء تطبيق ويب لإنتاج تقارير شاملة وتجميع النتائج.

تم العمل

  • وحدة التنبؤ
    • يأخذ النموذج سعر الإغلاق وحجم التداول لجميع العملات الأربع لمدة 60 فترة زمنية ويقترح ما إذا كان ينبغي لنا شراء أو بيع LITECOIN، على مدى 3 فترات زمنية في المستقبل.
    • النموذج النهائي الذي سيستغرق 5 سنوات من بيانات الأسهم ومشاعر تويتر كمدخلات تعطي الأسعار / الاقتراحات المستقبلية بشأن شراء أو بيع السهم.
  • وحدة تحليل المشاعر
    • كانت الخطوة الأولى هي بناء نموذج للتحقق من قطبية تغريدة واحدة
    • استخدام تغذية تويتر للسهم كمدخل
    • تتم معالجة التغذية بواسطة مصنف (كرة أرضية) ويتم تحديد قطبيتها
    • يتم رسم النسبة المئوية للتغريدات الإيجابية السلبية أو المحايدة في شكل رسم بياني شريطي.
    • دمج الأخبار
    • تحليل كمي تفصيلي للميول (على سبيل المثال - الابتكار في مجال التكنولوجيا)
  • وحدة التصور
    • قم بإنشاء بوابة للمستثمرين حيث يمكنهم العثور على التحليلات والأخبار حول الشركة.
    • عرض رسم بياني يوضح مخطط السلسلة الزمنية لسعر إغلاق الشركة.
    • اعرض المعلمات مثل القيمة السوقية والقيمة الدفترية ونمو المبيعات والتفاصيل الأخرى الخاصة بالشركة.
    • عرض التحليل الأساسي للشركة والذي يتضمن الميزانيات العمومية وأرصدة الربح والخسارة والتدفقات النقدية للشركة.
    • عرض آخر الأخبار / الإعلان الصادر عن الشركة
  • وحدة المقارنة
    • المقارنة بين سهمين أو أكثر على أساس سعر السهم - تم التصور
    • المقارنة بين سهمين أو أكثر على أساس العائد ومعدل النمو
    • المقارنة على أساس نموذج تسعير الأصول الرأسمالية
    • تعتمد المقارنة على وحدة التصور
  • وحدة محرك البحث
    • يأخذ النموذج الأولي الاستعلام من المستخدم ويعطيه لنظام IR.
    • يقوم نظام IR بتقييم الاستعلام وإخراج أفضل النتائج من قاعدة البيانات.
    • النقطة الأساسية التي يجب ملاحظتها هنا هي أن هذه ليست حالة نتيجة استعلام بسيطة لنظام RDBMS ولكن لدينا هنا بيانات غير منظمة واستنادًا إلى نتائج تقييم نظام IR نحصل على النتائج.
    • الإكمال التلقائي باستخدام تحرير المسافة
    • استعلامات البدل

مشروعنا الرئيسي يكمن في وحدة التصور للفرع الرئيسي.

ابدء

ستوفر لك هذه التعليمات نسخة من المشروع جاهزة للعمل على جهازك المحلي لأغراض التطوير والاختبار

المتطلبات الأساسية

ما هي الأشياء التي تحتاجها لتثبيت البرنامج 

 git
Python3
pip3
virtualenv [If no anaconda present]
Good internet connection : For retrieving data from APIs

سيكون تثبيت Anaconda أفضل حيث سيتم الاهتمام بمعظم التبعيات.

التثبيت والتشغيل

سلسلة من الأمثلة خطوة بخطوة تخبرك بكيفية تشغيل بيئة التطوير

استنساخ المستودع الموجود على جهازك 

 git clone https://github.com/CapstoneProject18/Stock-Market-Analysis.git

بناء بيئة افتراضية وبدء تشغيل البيئة (في حالة عدم تثبيت أناكوندا) 

 virtualenv env

For windows : envScriptsactivate.bat
For linux   : source env/bin/activate

متطلبات التثبيت 

 cd visualization
pip3 install -r requirements.txt

تشغيل المشروع 

 python3 manage.py runserver

افتح نافذة المتصفح وفي علامة تبويب جديدة انتقل إلى الرابط http://127.0.0.1:8000

المساهمين

  • عيوش دوساجه - وحدة المشاعر
  • غانيش سينغ - وحدة التنبؤ
  • جولشان سينغ - وحدة محرك البحث
  • مايانك سينغ - وحدة التصور
  • سانجاميش كوتالوار - وحدة المقارنة

شكر وتقدير

نحن مدينون للغاية للسيد مانيش هوركات والسيد بهافيش سانجوان لتوجيهاتهم وإشرافهم المستمر وكذلك لتوفير المعلومات اللازمة بخصوص المشروع وأيضًا لدعمهم في إكمال المشروع. نحن نقر بأن أي عمل أقدمه للتقييم في جامعة NIIT:

  • يجب أن يكون كل عملي الخاص، ما لم يتم استبعاد هذا المطلب على وجه التحديد عندما يكون جزءًا من مهمة مجموعة معينة.
  • يجب ألا يتم إعداده بمساعدة أي شخص آخر، باستثناء ما هو مسموح به ضمن إرشادات الجامعة أو إرشادات التقييم المحددة للعمل.
  • لم يسبق تقديمه للتقييم في هذه الجامعة أو في أي مكان آخر.
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل