StockSense ML: Advanced Financial Time Series Forecast

في هذا المشروع طورت نموذجًا متقدّمًا لتحليل السلاسل الزمنية المالية (Financial Time Series) للتنبؤ بأسعار الأسهم أو مؤشرات السوق.

بدأت بتجميع بيانات تاريخية للأسهم بما في ذلك السعر الافتتاحي، الأعلى، الأدنى، الإغلاق، وحجم التداول عبر فترات زمنية مستمرة.

نظفت البيانات وتعاملت مع الوقت كمتغير أساسي (تحقيق الاستمرارية، معالجة الفجوات الزمنية).

استكشفت الاتجاهات الموسمية والتقلبات المالية باستخدام الرسوم البيانية وتحليل الاتجاه trend analysis.

استخدمت تقنيات التنبؤ المتقدمة ( ARIMAو LSTM و نماذج ML مختلطة) لبناء نموذج يتنبأ بالسعر المستقبلي، مع تقييم الأداء باستخدام مؤشرات مثل الخطأ المتوسط، RMSE أو MAPE.

قارنت بين أداء النماذج المختلفة واستخدمتها لتقديم تنبؤات مأمونة ضمن حدود الثقة.