Workstation2/forex

🚀 EUR/USD Machine Learning Predictor

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Système de prédiction automatisé pour le Forex EUR/USD

🎯 Essayer l'App | 📖 Documentation | ⚠️ Disclaimer

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🎯 Fonctionnalités

⚙️ Entraînement Automatisé

• —Téléchargement automatique des données (Yahoo Finance)
• —Calcul de 40+ features techniques
• —Entraînement de 3 modèles ML
• —Métriques de performance détaillées
• —Graphiques interactifs (Plotly)

🔮 Prédictions

• —Heure suivante : Analyse détaillée avec niveau de confiance
• —Multi-heures : Prédictions jusqu'à 24h
• —Visualisations : Graphiques interactifs en temps réel
• —Signaux : 3 niveaux (Fort/Modéré/Faible)

📊 Statistiques

• —Indicateurs techniques en temps réel
• —Analyse de volatilité et volume
• —Distribution RSI
• —Données historiques

🤖 Architecture ML

Modèles utilisés

Features (40+)

📈 Tendance

• —SMA (5, 24, 48, 168 périodes)
• —Price vs SMA
• —ROC (Rate of Change)

📊 Momentum

• —RSI (14)
• —MACD + Signal + Histogram
• —Bandes de Bollinger

📉 Volatilité

• —Volatilité 5h et 24h
• —ATR (Average True Range)
• —Coefficient de Variation

📦 Volume

• —Volume Ratio
• —Volume Change
• —Volume SMA 24h

⏰ Patterns Temporels

• —Features des 5 dernières bougies
• —Price/Volume change ratios
• —Momentum 5h

📊 Performances

• —Précision : 55-65% sur données test
• —Dataset : ~2 ans de données horaires
• —Split : 80% train / 20% test
• —Timeframe : 1 Heure (1H)

🚀 Utilisation

1. 1.Entraîner : Cliquez sur "Entraîner les modèles" (30-60s)
2. 2.Prédire : Obtenez la prédiction pour l'heure suivante
3. 3.Analyser : Consultez les statistiques et graphiques

🔧 Technologies

• —ML : scikit-learn (RandomForest, GradientBoosting)
• —Data : pandas, numpy, yfinance
• —Visualisation : Plotly
• —Interface : Gradio
• —Déploiement : Hugging Face Spaces

⚠️ Disclaimer

IMPORTANT : Ce projet est développé à des fins éducatives uniquement.

• —❌ Ne constitue PAS un conseil financier
• —❌ Ne garantit PAS des profits
• —❌ Le trading comporte des risques de perte

Consultez toujours un conseiller financier professionnel avant d'investir.

📝 License

Apache License 2.0 - Voir LICENSE pour plus de détails.

👨‍💻 Auteur

Créé avec ❤️ pour la communauté Data Science

Contact : [Votre LinkedIn/GitHub]

🌟 Support

Si ce projet vous est utile, n'hésitez pas à :

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• —💬 Donner votre feedback

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🚀 Fait avec Gradio et Hugging Face Spaces

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