Разработване на модел за дълбоко обучение за прогнозиране на краткосрочни (напр. дневни или седмични) тенденции в един от основните индекси на фондовия пазар (напр. S&P 500) въз основа на исторически данни за цените и обема.
Език за програмиране Python, рамки за дълбоко обучение TensorFlow или PyTorch, архитектури LSTM (Long Short-Term Memory) или CNN (Convolutional Neural Network) за прогнозиране на времеви редове, Pandas за предварителна обработка на данни, Matplotlib или Seaborn за визуализация.
Архитектури LSTM (Long Short-Term Memory) или CNN (Convolutional Neural Network): LSTM е вид рекурентна невронна мрежа (RNN), която е особено подходяща за последователни данни като времеви редове. CNN, от друга страна, са ефективни за извличане на характеристики от пространствени данни като изображения. И двете архитектури могат да бъдат адаптирани за задачи за прогнозиране на времеви редове.
Pandas за предварителна обработка на данни: Pandas е мощна библиотека за манипулиране и анализ на данни в Python. Тя предоставя структури от данни като DataFrame за ефективна обработка на таблични данни.
Matplotlib или Seaborn за визуализация: Тези библиотеки предлагат широк набор от функции за създаване на статични, интерактивни и качествени за публикуване визуализации на данните и работата на модела.
Събиране на данни: Извличане на исторически данни за цените и обемите на избрания индекс на фондовия пазар (напр. S&P 500) от предоставената база данни или от външни източници като Yahoo Finance или Alpha Vantage.
Предварителна обработка на данните: Използвайте Pandas за почистване и предварителна обработка на суровите данни. Това може да включва обработка на липсващи стойности, мащабиране на характеристиките и структуриране на данните в последователности, подходящи за въвеждане в модела за дълбоко обучение.
Разработване на модела: Изберете подходяща архитектура за дълбоко обучение (напр. LSTM или CNN) и я реализирайте с помощта на TensorFlow или PyTorch. Определете входните характеристики, целевата променлива (напр. бъдещи цени на акциите) и разделянето на обучението и теста за оценка на модела.
Обучение на модела: Обучете модела за дълбоко обучение върху данните за обучение, като използвате стохастично спускане по градиент (SGD) или други оптимизационни алгоритми. Настройте хиперпараметри, като например скорост на обучение, размер на партидата и архитектура на мрежата, за да подобрите работата на модела.
Оценка на модела: Оценете обучения модел върху тестовия набор от данни, като използвате показатели за ефективност, като средна квадратична грешка (MSE), средна квадратична грешка (RMSE) или точност за задачи за класификация. Визуализирайте прогнозираните тенденции спрямо действителните тенденции, за да оцените ефективността на модела.
Фина настройка и итерация: Усъвършенствайте модела въз основа на обратната връзка от резултатите от оценката. Експериментирайте с различни архитектури, техники за разработване на признаци и хиперпараметри, за да оптимизирате ефективността на модела.
Документиране и отчитане: Документирайте целия процес, включително стъпките за предварителна обработка на данните, архитектурата на модела, процедурата за обучение, показателите за оценка и резултатите. Представете тълкуванията и прозренията, получени от анализа, по ясен и кратък начин.
Activate the Virtual Environment:
- Activate the Virtual Environment
.venv\Scripts\activate
- Install Dependencies
pip install -r requirements.txt
- Run TensorBoard:
tensorboard --logdir=src/logs