Stock Prediction

Stockopedia

Investissez vos rêves en accédant à davantage d’états heuristiques grâce au Deep Learning.

LSTM avec état

Nous avons utilisé la prédiction de données de séries chronologiques en plusieurs étapes en utilisant la propriété de traitement par lots de LSTM (Stateful LSTM). Il apprend en utilisant divers paramètres analysés avec la bonne quantité de réflexion

Nous avons utilisé les 30 principales actions du Dow Jones comme ensemble de données principal.

Fonctionnalités utilisées pour séparer les algorithmes de trading :

• Analyse des fonds communs de placement
• Analyse de prédiction
• Risque de portefeuille
• Analyse du sentiment des actualités

Données de séries chronologiques

Analyse des actions de JP Morgan

Crédits : Equipe Point-virgule :

• Ronak Doshi
• Karthik Nair
• Shikhar Shah
• Karan Shah
• Nikesh Shah
• Feya Shah
• Aneri Shah
• Himanshu Vaghela