Market Prediction

Projet de recherche autour du machine learning appliqué aux marchés financiers : fondamentaux, indicateurs techniques, reconnaissance de patterns, comparaison de modèles prédictifs. Stack Python (scikit-learn, TensorFlow, Keras, FinTA, yfinance) avec une UI Streamlit.

• Comparer plusieurs modèles ML sur des séries temporelles financières
• Construire un screener d'actions avec filtres fondamentaux et techniques
• Transformer la recherche en outil exploitable par des investisseurs particuliers

Mélange de deux sujets qui m'animent : la donnée quantitative et l'investissement. La prédiction boursière est un classique piège, mais la démarche d'exploration et de comparaison de modèles a de la valeur en soi.

Base de code Python + Streamlit en cours d'étude et d'adaptation. Notebook de comparaison de modèles actif. Prochaine étape : UI propre et intégration de données en temps quasi-réel.