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@ogerly
ogerly committed Sep 21, 2024
1 parent d14f8fe commit 354f9b5
Showing 1 changed file with 32 additions and 24 deletions.
56 changes: 32 additions & 24 deletions index.html
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Expand Down Expand Up @@ -119,27 +119,27 @@
<body>
<header>
<h1>MarketWave Analyzer</h1>
<p class="subtitle">Algorithmische Finanzmarktanalyse</p>
<p class="subtitle">Fortschrittliche Finanzmarktanalyse</p>
</header>

<main>
<section>
<h2>Über das Projekt</h2>
<p>MarketWave Analyzer ist ein Open-Source-Tool zur tiefgreifenden Analyse von Finanzmarktdaten. Wir nutzen fortschrittliche statistische Methoden und maschinelles Lernen, um Marktmuster zu identifizieren und zu quantifizieren.</p>
<p>MarketWave Analyzer ist ein Open-Source-Tool zur Analyse von Finanzmarktdaten. Aktuell nutzen wir statistische Methoden zur Identifizierung von Marktmustern, mit dem Ziel, in Zukunft fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen zu integrieren.</p>
</section>

<section class="features">
<div class="feature">
<h3>Datenanalyse</h3>
<p>Implementierung von Zeitreihenanalysetechniken, einschließlich ARIMA-Modelle und spektraler Analyse.</p>
<p>Implementierung von Zeitreihenanalysetechniken, mit Fokus auf gleitende Durchschnitte und deren Interpretationen.</p>
</div>
<div class="feature">
<h3>Musterkennung</h3>
<p>Einsatz von Machine Learning zur Identifizierung komplexer Marktmuster und Anomalien.</p>
<p>Algorithmen zur Erkennung von Trends, Spitzen und Bodenzonen basierend auf klassischen technischen Indikatoren.</p>
</div>
<div class="feature">
<h3>Visualisierung</h3>
<p>Interaktive, multidimensionale Grafiken mit Plotly für fortschrittliche Datenvisualisierung.</p>
<p>Interaktive Grafiken mit Plotly zur klaren Darstellung von Kursdaten und erkannten Mustern.</p>
</div>
</section>

Expand All @@ -149,11 +149,9 @@ <h2>Technische Details</h2>
<ul>
<li><code>pandas</code> für Datenmanipulation</li>
<li><code>numpy</code> für numerische Berechnungen</li>
<li><code>scipy</code> für statistische Funktionen</li>
<li><code>scikit-learn</code> für Machine Learning</li>
<li><code>plotly</code> für Datenvisualisierung</li>
</ul>
<p>Beispiel für gleitende Durchschnitte:</p>
<p>Beispiel für die Berechnung gleitender Durchschnitte:</p>
<pre><code>import pandas as pd

def calculate_ma(data, windows):
Expand All @@ -164,28 +162,38 @@ <h2>Technische Details</h2>
df = calculate_ma(df, [9, 20, 50, 200])</code></pre>
</section>

<section class="roadmap-section">
<h2>Roadmap</h2>
<p>Unsere Zukunftspläne für MarketWave Analyzer:</p>
<ul>
<li>Integration von ARIMA-Modellen für verbesserte Zeitreihenanalyse</li>
<li>Implementierung von Machine Learning-Algorithmen zur Mustererkennung</li>
<li>Entwicklung von neuronalen Netzwerken (LSTM) für Zeitreihenvorhersagen</li>
<li>Einbindung von Sentiment-Analyse aus Finanznachrichten</li>
<li>Untersuchung und Implementierung von Methoden zur Analyse der Fraktalstruktur von Finanzmärkten</li>
<li>Optimierung der Parameterauswahl für technische Indikatoren mittels genetischer Algorithmen</li>
<li>Erweiterung der Visualisierungsmöglichkeiten für komplexe Datenstrukturen</li>
</ul>
</section>

<section class="github-section">
<h2>Open Source auf GitHub</h2>
<p>MarketWave Analyzer ist ein kollaboratives Forschungsprojekt. Wir laden Entwickler, Datenwissenschaftler und Finanzexperten zur Mitarbeit ein.</p>
<p>MarketWave Analyzer ist ein kollaboratives Projekt. Wir laden Entwickler, Datenwissenschaftler und Finanzexperten zur Mitarbeit ein.</p>
<ul>
<li>Erforschen Sie unsere Analysemodelle</li>
<li>Tragen Sie neue Algorithmen bei</li>
<li>Diskutieren Sie Forschungsansätze</li>
<li>Verbessern Sie Dokumentation und Tests</li>
<li>Erkunden Sie unseren aktuellen Code</li>
<li>Tragen Sie zur Weiterentwicklung bei</li>
<li>Diskutieren Sie Ideen und zukünftige Funktionen</li>
<li>Helfen Sie bei der Dokumentation und dem Testen</li>
</ul>
<p>Besuchen Sie unser Repository:</p>
<a href="https://github.com/ogerly/MarketWave_Analyzer" target="_blank">GitHub: MarketWave Analyzer</a>
<p>Für Kontakt und Vorschläge erstellen Sie bitte ein Issue in unserem GitHub-Repository.</p>
</section>

<section>
<h2>Forschungsschwerpunkte</h2>
<ul>
<li>Optimierung von MA-Parametern mit genetischen Algorithmen</li>
<li>Integration von Sentiment-Analyse aus Finanznachrichten</li>
<li>LSTM-Netzwerke für Zeitreihenvorhersagen</li>
<li>Untersuchung der Fraktalstruktur von Finanzmärkten</li>
</ul>
<section class="github-widget">
<h2>Projekt-Entwickler auf GitHub</h2>
<div class="github-card" data-github="ogerly" data-width="400" data-height="" data-theme="default"></div>
<script src="//cdn.jsdelivr.net/github-cards/latest/widget.js"></script>
</section>
</main>
</body>
</html>
</html>

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