Status: ✅ Abgeschlossen
Wir haben ARIMA-Modelle implementiert, um Trends und Muster in Zeitreihendaten zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Dies ermöglicht es uns, die Signale der gleitenden Durchschnitte zu bestätigen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Status: 🔄 In Arbeit
Wir arbeiten an der Integration von Machine Learning-Algorithmen wie Random Forests und Support Vector Machines, um komplexe Muster in den Finanzdaten zu erkennen und die Genauigkeit der Handelssignale zu erhöhen.
Status: ⏳ Geplant
LSTM-Netzwerke sollen eingesetzt werden, um langfristige Abhängigkeiten in Zeitreihendaten zu modellieren und genauere Vorhersagen zu ermöglichen.
Status: ⏳ Geplant
Wir beabsichtigen, Sentiment-Analyse aus Finanznachrichten und sozialen Medien zu integrieren, um die Marktstimmung zu quantifizieren und in unsere Analysen einzubeziehen.
Status: ⏳ Geplant
Durch die Fraktalanalyse wollen wir die Selbstähnlichkeit und Skalierungseigenschaften von Finanzzeitreihen untersuchen, um tiefergehende Einblicke in die Marktmechanismen zu erhalten.
Status: ⏳ Geplant
Genetische Algorithmen sollen verwendet werden, um die Parameter von technischen Indikatoren und Handelsstrategien automatisch zu optimieren.
Status: ⏳ Geplant
Wir planen die Entwicklung erweiterter Visualisierungen, einschließlich interaktiver Dashboards und 3D-Plots, um komplexe Datenstrukturen besser darstellen zu können.
Legende:
- ✅ Abgeschlossen
- 🔄 In Arbeit
- ⏳ Geplant
Hinweise:
-
Die Roadmap wird kontinuierlich aktualisiert, um unsere Fortschritte und zukünftigen Pläne widerzuspiegeln.
-
Beiträge und Vorschläge sind willkommen. Bitte erstellen Sie ein Issue oder einen Pull Request auf GitHub, um an der Roadmap mitzuwirken.