Nifty Prediction

Nifty 50公司的股票價格預測

小組成員

• Nihal N. Bhopatrao（第5卷）
• Sanket R. Kumbhare（第36號卷）
• Shashank D. Wankhede（第59號卷）

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項目指南

• 作為昆特教授

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內容

主目錄

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

1。文件夾

包含報告，PPT和項目日記為^第7和8^學期的報告。

文檔目錄

 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預測文件夾

包含以下Django項目文件和文件夾。

Nifty-50預測目錄

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

• Stock_prediction

Django項目擁有一些適用於整個項目的配置，例如項目設置，URL，共享模板和靜態文件。每個應用程序可以擁有自己的數據庫，並且具有自己的功能，可以控制HTML模板中向用戶顯示數據的方式。
Stock_prediction目錄

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

• LSTM

這是一種特殊的複發性神經網絡，能夠學習數據中的長期依賴性。這是因為模型的重複模塊具有相互相互作用的四層組合。
LSTM目錄

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

我們的LSTM模型
以下代碼來自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 )

預測30天
以下代碼來自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 

• 庫存

Django應用程序是一個專門用於Django項目的Python軟件包。應用程序可以使用常見的Django慣例，例如具有模型，測試，URL和視圖類模塊。
股票目錄

 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是一個提供關係數據庫管理系統的軟件庫。 Sqlite中的Lite在設置，數據庫管理和所需資源方面意味著輕量級。 SQLite具有以下明顯的功能：獨立，無服務器，零配置，交易。
我們正在使用sqlite3來管理用戶身份驗證

• manage.py

命令行實用程序，可讓您以各種方式與此Django項目進行交互。您可以在django-admin和manage.py中閱讀有關manage.py的所有詳細信息。內部mysite/ Directory是您項目的實際Python軟件包。

• nifty50companies.csv

CSV文件包含具有各自符號的Nifty 50公司列表

3。模型文件夾

包含模型的實驗

模型目錄

 models
|   NiftyPrediction.ipynb
|   NiftyPrediction.ipynb

4。屏幕截圖文件夾

包含UI的屏幕截圖

主頁/登錄頁面	註冊頁

預言	新聞部分

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所需的庫

• django Django是一個高級Python Web框架，可鼓勵快速開發和清潔，務實的設計。
• nsepy NSEPY是從NSE網站中提取歷史和實時數據的庫。
• sklearn預測數據分析的簡單有效的工具
• tenserflow TensorFlow是機器學習的端到端開源平台。
• keras Keras是用Python編寫的深度學習API，在機器學習平台Tensorflow的頂部運行。
• datetime DateTime模塊提供用於操縱日期和時間的類。

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貢獻者

Sanket-Kumbhare	斯旺克	Nihalbhopatrao	kgce-git

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