Stock Market Analysis

การวิเคราะห์ตลาดหุ้น

วัตถุประสงค์

• การสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายราคาหุ้น 3 วันถัดไปโดยใช้ข้อมูลในอดีต
• การวิเคราะห์ความรู้สึกในข่าว/ทวิตเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับหุ้นตัวใดตัวหนึ่ง
• การเปรียบเทียบบริษัทสองแห่งขึ้นไปโดยพิจารณาจากอุตสาหกรรมของตน
• เครื่องมือค้นหาที่ใช้เทคนิคการสืบค้นข้อมูลในการค้นหา
• สร้างเว็บแอปพลิเคชั่นเพื่อจัดทำรายงานที่ครอบคลุมและรวบรวมผลการวิจัย

งานเสร็จแล้ว

• โมดูลการทำนาย
  • แบบจำลองนี้ใช้ราคาปิดและปริมาณการซื้อขายของทั้งสี่สกุลเงินเป็นเวลา 60 ช่วงเวลา และแนะนำว่าเราควรซื้อหรือขาย LITECOIN 3 ช่วงเวลาในอนาคต
  • โมเดลสุดท้ายซึ่งจะใช้เวลา 5 ปีของข้อมูลหุ้นและความรู้สึกของทวิตเตอร์ในการป้อนข้อมูลราคา/ข้อเสนอแนะในอนาคตในการซื้อหรือขายหุ้น
• โมดูลการวิเคราะห์ความรู้สึก
  • ขั้นตอนแรกคือการสร้างแบบจำลองเพื่อตรวจสอบขั้วของทวีตเดียว
  • ใช้ฟีด Twitter ของหุ้นเป็นอินพุต
  • ฟีดได้รับการประมวลผลโดยตัวแยกประเภท (glob) และขั้วของมันจะถูกตัดสินใจ
  • เปอร์เซ็นต์ของทวีตเชิงลบหรือเป็นกลางที่เป็นบวกจะถูกพล็อตในรูปแบบของกราฟแท่ง
  • บูรณาการข่าวสาร
  • การวิเคราะห์ความรู้สึกเชิงปริมาณโดยละเอียด (เช่น - นวัตกรรมสำหรับเทคโนโลยี)
• โมดูลการแสดงภาพ
  • สร้างพอร์ทัลสำหรับนักลงทุนที่พวกเขาสามารถค้นหาบทวิเคราะห์ ข่าวสาร และเกี่ยวกับบริษัทได้
  • แสดงแผนภูมิแสดงลำดับเวลาของราคาปิดของบริษัท
  • แสดงพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น มูลค่าตลาด มูลค่าตามบัญชี การเติบโตของยอดขาย และรายละเอียดอื่นๆ เฉพาะของบริษัท
  • แสดงการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานของบริษัทซึ่งรวมถึงงบดุล ยอด P&L กระแสเงินสดของบริษัท
  • แสดงข่าวล่าสุด / ประกาศที่จัดทำโดยบริษัท
• โมดูลเปรียบเทียบ
  • การเปรียบเทียบระหว่างหุ้นตั้งแต่สองตัวขึ้นไปตามราคาหุ้น - การสร้างภาพข้อมูลเสร็จสิ้น
  • การเปรียบเทียบระหว่างหุ้นตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไปโดยพิจารณาจากผลตอบแทนและอัตราการเติบโต
  • เปรียบเทียบตามรูปแบบการกำหนดราคาสินทรัพย์ทุน
  • การเปรียบเทียบขึ้นอยู่กับโมดูลการแสดงภาพ
• โมดูลเครื่องมือค้นหา
  • ต้นแบบจะรับคำถามจากผู้ใช้และมอบให้กับระบบ IR
  • ระบบ IR ประเมินแบบสอบถามและส่งออกผลลัพธ์อันดับต้นๆ จากฐานข้อมูล
  • จุดสำคัญที่ควรทราบที่นี่คือนี่ไม่ใช่กรณีผลลัพธ์การสืบค้นธรรมดาของระบบ RDBMS แต่ที่นี่เรามีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและจากผลการประเมินของระบบ IR เราก็จะได้ผลลัพธ์
  • เติมข้อความอัตโนมัติโดยใช้แก้ไขระยะทาง
  • แบบสอบถามตัวแทน

โครงการหลักของเราอยู่ในโมดูลการแสดงภาพของสาขาหลัก

เริ่มต้นใช้งาน

คำแนะนำเหล่านี้จะทำให้คุณได้รับสำเนาของโปรเจ็กต์และทำงานบนเครื่องของคุณเพื่อการพัฒนาและการทดสอบ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

สิ่งที่คุณต้องมีในการติดตั้งซอฟต์แวร์

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

การติดตั้ง Anaconda จะดีกว่าเนื่องจากการขึ้นต่อกันส่วนใหญ่จะได้รับการดูแล

การติดตั้งและใช้งาน

ชุดตัวอย่างทีละขั้นตอนที่บอกวิธีเรียกใช้ Development Env

การโคลนพื้นที่เก็บข้อมูลบนเครื่องของคุณ

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

การสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนและการเริ่มต้นสภาพแวดล้อม (หากไม่มีการติดตั้งอนาคอนดา)

 virtualenv env

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

ข้อกำหนดในการติดตั้ง

 cd visualization
pip3 install -r requirements.txt

ดำเนินโครงการ

 python3 manage.py runserver

เปิดหน้าต่างเบราว์เซอร์และในแท็บใหม่ไปที่ลิงก์ http://127.0.0.1:8000

ผู้ร่วมให้ข้อมูล

• Ayush Dosajh - โมดูลความรู้สึก
• พระพิฆเนศซิงห์ - โมดูลทำนาย
• Gulshan Singh - โมดูลเครื่องมือค้นหา
• Mayank Singh - โมดูลการแสดงภาพ
• Sangamesh Kotalwar - โมดูลเปรียบเทียบ

รับทราบ

เรารู้สึกเป็นหนี้บุญคุณอย่างสูงต่อคุณ Manish Hurkat และคุณ Bhavesh Sangwan สำหรับคำแนะนำและการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง รวมถึงการให้ข้อมูลที่จำเป็นเกี่ยวกับโครงการและการสนับสนุนในการดำเนินโครงการให้เสร็จสิ้น เรารับทราบว่างานใดๆ ที่ฉันส่งเข้ารับการประเมินที่มหาวิทยาลัย NIIT:

• ต้องเป็นงานของฉันเองทั้งหมด เว้นแต่ข้อกำหนดนี้จะได้รับการยกเว้นเป็นการเฉพาะเมื่อเป็นส่วนหนึ่งของการมอบหมายงานกลุ่มที่ได้รับมอบหมาย
• จะต้องไม่ได้รับการจัดเตรียมโดยความช่วยเหลือของบุคคลอื่น ยกเว้นที่ได้รับอนุญาตตามแนวทางของมหาวิทยาลัยหรือแนวทางการประเมินเฉพาะสำหรับชิ้นงาน
• ยังไม่เคยส่งเข้ารับการประเมินที่มหาวิทยาลัยนี้หรือที่อื่นมาก่อน