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Manatee (LM): Marktanalyse basierend auf Sprachmodellarchitekturen	?	Blau	Rot	Gradio	4.22.0	app.py	WAHR	Apache-2.0	Marktanalyse basierend auf Sprachmodellarchitekturen

Manatee (LM): Marktanalyse basierend auf Sprachmodellarchitekturen

Dieses Projekt konzentriert sich auf die Verwendung von LLM zur Analyse von Zeitreihendaten für Prognosezwecke, basierend auf dem Papier "Chronos: Learning the Language of Time Series" aus den Amazon Web Services und der Amazon Supply Chain Optimization Technologies. Das Manatee -Projekt soll historische Daten für Finanzpapiere abrufen, berechnen und zeichnen, APIs von Alpaka und die Leistung von Polaren und Plotly für Datenmanipulation und Visualisierung nutzen. Mit Funktionen wie der Berechnung des Rolling -Mittelwerts und des relativen Festigkeitsindex (RSI) hilft dieses Tool auch bei der Analyse der früheren Leistung von Aktien und Krypto -Vermögenswerten.

Aus Quelle:

In dieser Arbeit treten wir einen Schritt zurück und fragen: Was sind die grundlegenden Unterschiede zwischen einem Sprachmodell, das das nächste Token vorhersagt, und einem Zeitreihenprognosemodell, das die nächsten Werte vorhersagt? Trotz der offensichtlichen Unterscheidung - Token aus einem endlichen Wörterbuch gegenüber Werten aus einer unbegrenzten, normalerweise kontinuierlichen Domäne - zielen beide Bemühungen grundlegend darauf ab, die sequentielle Struktur der Daten zur Vorhersage zukünftiger Muster zu modellieren. Sollten gute Sprachmodelle nicht in Zeitreihen „einfach arbeiten“? Diese naive Frage fordert uns auf, die Notwendigkeit zeitreiserspezifischer Modifikationen in Frage zu stellen und sie zu beantworten, dass wir Chronos entwickeln, ein Sprachmodellierungsrahmen, das minimal für die Zeitreihenprognose angepasst ist. Chronos tokenisiert Zeitreihen in diskrete Behälter durch einfache Skalierung und Quantisierung realer Werte. Auf diese Weise können wir off-the-Shelf-Sprachmodelle in dieser „Sprache der Zeitreihen“ trainieren, ohne sich an der Modellarchitektur zu ändern. Bemerkenswerterweise erweist sich dieser einfache Ansatz als effektiv und effizient und unterstreicht das Potenzial von Sprachmodellarchitekturen, um ein breites Spektrum von Zeitreihenproblemen mit minimalen Modifikationen anzugehen. [...]

Abhängigkeiten

Bibliotheken verwendet:

1. json : Eine integrierte Python-Bibliothek zum Parsen von JSON-Daten. Keine Installation erforderlich.

2. datetime & time : Integrierte Python-Bibliotheken für das Handhabungsdatum und die Uhrzeit. Wird hier zum Definieren von Zeitrahmen für das Abheben von Daten verwendet. Keine Installation erforderlich.

3. plotly (als px ): Bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zu Plotly, die zum Erstellen interaktiver Diagramme verwendet wird. Installieren Sie über PIP:

   pip3 install plotly

4. polars (als pl ): Eine schnelle Datenframesbibliothek ideal für finanzielle Zeitreihendaten. Mit PIP installieren:

   pip3 install polars

5. alpaca-py : Eine Python-Bibliothek für Alpaka-API. Es bietet Zugang zu historischen Aktien-/Krypto -Daten und Handelsoperationen. Mit PIP installieren:

   pip3 install alpaca-trade-api

Installationshandbuch

Um alle Abhängigkeiten zu installieren, können Sie den folgenden Befehl verwenden:

pip3 install plotly polars alpaca-py transformers gradio spaces

Hinweis: Stellen Sie sicher, dass Sie Python in Ihrem System installiert haben, bevor Sie mit der Installation dieser Bibliotheken fortfahren.

Best Practices

• API -Keys -Verwaltung : Vermeiden Sie aus Sicherheitsgründen Ihre API -Schlüssel in das Skript. Erwägen Sie, Umgebungsvariablen oder einen sicheren Tresordienst zu verwenden.

• Datenschutz : Bei der Behandlung von Finanzdaten ist es entscheidend, die Datenschutzbestimmungen (wie die DSGVO, CCPA) einzuhalten. Stellen Sie sicher, dass Sie das Recht haben, die durch dieses Tool abgereicherten Daten zu verwenden und zu teilen.

• Fehlerbehandlung : Das Skript enthält eine grundlegende Fehlerbehandlung. Für die Produktionsanwendung werden jedoch die Implementierung umfassenderer Try-Except-Blöcke für die Verarbeitung von Netzwerkfehlern, API-Limit-Ausnahmen und Datenkonsistenzen.

• Überlegungen zu Darstellungen : Dieses Tool verwendet Plotly für die Visualisierung, was sehr vielseitig ist, aber für große Datensätze ressourcenintensiv sein kann. Für die Analyse großer Datensätze erstellen Sie Diagramme mit weniger Datenpunkten oder aggregieren Sie die Daten, bevor Sie die Darstellung haben.

• Ressourcenverwaltung : Beim Umgang mit großen Datensätzen oder zahlreichen API -Anfragen überwachen Sie die Nutzung Ihres Systems und der API, um Überladung zu vermeiden.

• Versionskontrolle : Aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Abhängigkeiten. Finanzielle APIs und Datenbearbeitungsbibliotheken weiterentwickeln und auf dem neuesten Stand können die Sicherheit, Effizienz und Zugänglichkeit neuer Funktionen verbessern.

Unter Berufung auf dieses Projekt

Wenn Sie diesen Code in Ihrer Forschung verwenden, verwenden Sie bitte den folgenden Bibtex -Eintrag.

 @misc { louisbrulenaudet2023 ,
	author = { Louis Brulé Naudet } ,
	title = { MANATEE(lm) : Market Analysis based on language model architectures } ,
	howpublished = { url{https://huggingface.co/spaces/louisbrulenaudet/manatee} } ,
	year = { 2024 }
}

Rückmeldung

Wenn Sie ein Feedback haben, wenden Sie sich bitte an [email protected].