Stock-Market-Prediction-Web-App-using-Machine-Learning-And-Sentiment-Analysis

项目介绍：Stock-Market-Prediction-Web-App-using-Machine-Learning-And-Sentiment-Analysis

项目概述

Stock-Market-Prediction-Web-App 是一个基于机器学习和情感分析的股票市场预测网络应用程序。该应用利用了来自 Twitter 的情感分析来预测股价趋势，用户可以通过该应用预测未来七天内任何特定股票（如 NASDAQ 或 NSE）的价格。

系统描述和功能

该应用由两个主要角色组成：管理员和普通用户。用户可以注册、登录、查看实时股价、阅读最新的股票新闻、使用货币转换器、编辑或删除个人资料、学习股票相关知识，以及下载股票代码列表。最重要的是，用户可以预测未来七天内 NASDAQ 和 NSE 市场上所有股票的价格。

管理员不仅可以执行上述用户权限，还可以进行用户管理（创建、读取、更新和删除用户），手动发送邮件等。

技术细节

该项目的前端采用 Flask 和 Wordpress 构建，能够通过三种不同的算法（ARIMA, LSTM, 线性回归）进行股价预测。集成情感分析后，系统可以给出价格上涨或下跌的建议。

开发技术

项目涉及了多种技术栈，包括：

• Python
• JavaScript
• Django
• Node.js
• React
• HTML5 和 CSS3
• Bootstrap 和 jQuery
• WordPress
• Keras, Numpy, Pandas等

安装步骤

1. 安装 XAMPP 服务器。
2. 下载并解压 WordPress 压缩文件到 XAMPP 的 htdocs 目录。
3. 修改 wp-config.php 文件，添加 phpmyadmin 用户名和密码。
4. 创建一个名为 "wordpress" 的数据库，并导入 wordpress.sql 文件。
5. 克隆项目仓库，并进入项目目录。
6. 运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖。
7. 运行 python main.py 启动服务器。
8. 打开浏览器访问 localhost/wordpress 使用应用程序。

作者信息

Kaushik Jadhav

• GitHub: github.com/kaushikjadhav01
• Medium: medium.com/@kaushikjadhav01
• LinkedIn: linkedin.com/in/kaushikjadhav01
• 个人网站: kajadhav.me

更多开发者信息可以通过 Stack Overflow, Daily.dev, Google Scholar 等平台获得。

项目链接

• 问题追踪：GitHub Issue Tracker
• 源代码：GitHub Repository

这个项目不仅将机器学习应用于金融市场，还通过情感分析增强预测的精准度，对于致力于金融技术开发和应用的人群是一个绝佳的学习和参考案例。希望本次介绍能够帮助您更好地了解 Stock-Market-Prediction-Web-App 项目。