Разработали комплексное решение для точного прогнозирования курса на основе торговых данных и анализа новостного фона (новости, соцсети, форумы). Система объединяет машинное обучение и обработку текстов, чтобы выдавать максимально точные прогнозы в реальном времени. Что сделали: Собрали и обработали большие массивы данных с Binance и новостных источников. Разработали и обучили две специализированные ML-модели: Модель цен и объёмов — прогнозирует динамику рынка. Модель анализа тональности (VaderSentiment) — оценивает настроение новостного потока. Провели сравнительный анализ моделей и интегрировали их прогнозы для повышения точности. Создали Telegram-бота с удобным интерфейсом, который показывает прогнозы и динамику в режиме реального времени. Технологии: Python, Pandas, Scikit-learn, VaderSentiment, Binance API, Telegram Bot API. Результат для заказчика: Возможность моментально реагировать на изменения рынка, Автоматический анализ новостного фона, Прогнозы, объединяющие технический и фундаментальный анализ.