Nifty Prediction

Прогноз цены акций Nifty 50 компаний

Члены группы

• Нихал Н. Бхопатрао (рулон № 5)
• Sanket R. Kumbhare (Roll № 36)
• Шашанк Д. Ванхеде (рулон № 59)

---

Гид проекта

• Проф. Как Кунте

---

Содержание

Главный каталог

 Nifty-Prediction  
└───Documents
└───Nifty-50-Prediction
└───models
└───Screenshots

1. Документируют папку

Содержит отчеты, PPT и дневники проекта 7 ^-го и 8 ^-го семестра.

Документы каталог

 Documents
|   7th sem project diary smpp.pdf
|   PPT Sem8 Stock Market Prediction.pdf
|   Project Report Stock Market Prediction.pdf
|   Sem 8 Project Diary.pdf
|   Sem8 report stock Price Prediction.pdf
|   Stock Market Prediction PPT-converted.pptx 

2. Nifty-50-Predictication Folder

Содержит следующие файлы и папки проекта Django.

Справочник Nifty-50-Prediction

 Nifty-50-Prediction
└───Stock_Prediction
└───lstm
└───stock
|   db.sqlite3
|   manage.py
|   nifty50Companies.csv 

• Stock_prediction

Проект Django содержит некоторые конфигурации, которые применяются к проекту в целом, такие как настройки проекта, URL -адреса, общие шаблоны и статические файлы. Каждое приложение может иметь свою собственную базу данных и имеет свои собственные функции для управления тем, как данные отображаются пользователю в шаблонах HTML.
Справочник stock_prediction

 Stock_Prediction
|   __init__.py
|   asgi.py
|   settings.py
|   urls.py
|   wsgi.py

• LSTM

Это особый вид повторяющейся нейронной сети, способной изучать долгосрочные зависимости в данных. Это достигается потому, что повторяющийся модуль модели имеет комбинацию четырех слоев, взаимодействующих друг с другом.
Справочник LSTM

 lstm
|   RunModel.py
|   TrainModel.py
|   lstmModel_final.json
|   weights_final.h5

Наша модель LSTM
Следующий код от Trainmodel.py

 model = Sequential ()
model . add ( LSTM ( 64 , activation = 'relu' , return_sequences = True , input_shape = ( n_steps , n_features )))
model . add ( LSTM ( 64 , activation = 'relu' ))
model . add ( Dense ( 1 ))
model . compile ( optimizer = 'adam' , loss = 'mse' ,)
model . fit ( X , y , epochs = 30 , verbose = 1 )

Прогноз на 30 дней
Следующий код от runmodel.py

 def getNext30Days ( self ):
        self . __inputHandler ()
        dataset = self . data
        dataset = dataset [ 'Close' ]. values
        dataset = dataset [ len ( dataset ) - 30 :]
        n_features = 1
        n_steps = 30
        past_days = 30
        # demonstrate prediction for next 30 days
        x_input = np . array ( dataset . tolist ())
        temp_input = list ( x_input )
        lst_output = []
        i = 0
        while ( i < 30 ):

            if ( len ( temp_input ) > past_days ):
                x_input = np . array ( temp_input [ 1 :])
                x_input = x_input . reshape (( 1 , n_steps , n_features ))
                yhat = self . model . predict ( x_input , verbose = 0 )
                temp_input . append ( yhat [ 0 ][ 0 ])
                temp_input = temp_input [ 1 :]
                lst_output . append ( yhat [ 0 ][ 0 ])
                i = i + 1
            else :
                x_input = x_input . reshape (( 1 , n_steps , n_features ))
                yhat = self . model . predict ( x_input , verbose = 0 )
                temp_input . append ( yhat [ 0 ][ 0 ])
                lst_output . append ( yhat [ 0 ][ 0 ])
                i = i + 1
        print ( lst_output )
        predictions = lst_output
        return predictions 

• запас

Приложение Django - это пакет Python, который специально предназначен для использования в проекте Django. Приложение может использовать общие конвенции Django, такие как наличие моделей, тестов, URL -адресов и подмодулей.
Стоковой каталог

 stock
└───migrations
└───templates
|   |   base.html
|   |   home.html
|   |   signup.html
|   __init__.py
|   admin.py
|   apps.py
|   forms.py
|   models.py
|   tests.py
|   views.py

• db.sqlite3

SQLITE3 - это библиотека программного обеспечения, которая предоставляет систему управления реляционной базой данных. LITE в SQLITE означает легкий вес с точки зрения настройки, администрирования базы данных и необходимых ресурсов. SQLite имеет следующие заметные функции: автономные, без сервера, нулевой конфигурации, транзакции.
Мы используем SQLite3 для управления аутентификацией пользователей

• Manage.py

Утилита командной строки, которая позволяет вам взаимодействовать с этим проектом Django по-разному. Вы можете прочитать все подробности о Manage.py в django-admin и Manage.py. Внутренний MySite/ Directory - это фактический пакет Python для вашего проекта.

• nifty50companies.csv

Файл CSV, содержащий список изящных 50 компаний с соответствующим символом

3. Модели папки

Содержит эксперименты с моделями

Справочник моделей

 models
|   NiftyPrediction.ipynb
|   NiftyPrediction.ipynb

4. Папка скриншотов

Содержит скриншоты пользовательского интерфейса

Главная/страница входа в систему	Зарегистрированная страница

Прогноз	Раздел новостей

---

Требуются библиотеки

• django Django-это веб-структура Python высокого уровня, которая поощряет быстрое развитие и чистый, прагматический дизайн.
• nsepy NSEPY - это библиотека для извлечения исторических данных и реальных данных с веб -сайта NSE.
• sklearn Простые и эффективные инструменты для анализа прогнозирования данных
• tenserflow Tensorflow-это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения.
• keras Keras - это API глубокого обучения, написанное на Python, работающая на платформе машинного обучения TensorFlow.
• datetime Модуль DateTime поставляет классы для манипулирования датами и временем.

---

Участники

Sanket-Kumbhare	Swankhede	Нихалбхопатрао	KGCE-GIT

---