sstklen/trump-code
📦 Open Source Projektsstklen
Ein Open-Source-KI-Framework, das politische Social-Media-Beiträge analysiert, um Aktienmarktbewegungen vorherzusagen.
Das trump-code-Repository stellt einen hochentwickelten Ansatz für Sentiment-Analyse und prädiktive Modellierung im Finanzbereich dar. Im Kern nutzt das Projekt eine massive Skalierung von 31,5 Millionen verschiedenen Modellen, um unstrukturierte Social-Media-Daten zu verarbeiten, wobei der Schwerpunkt auf politischen Kommentaren und deren Auswirkungen auf die Marktvolatilität liegt. Die Architektur verwendet Brute-Force-Optimierung und Signalanalyse, um Muster zu identifizieren, die bei herkömmlichen Sentiment-Analysen möglicherweise übersehen werden. Durch die Integration von Open-Data-Quellen und Prognosemärkten wie Polymarket bietet das Framework eine Pipeline für Benutzer, um potenzielle marktbewegende Signale, die in hochfrequenten politischen Diskursen verborgen sind, zu erfassen, zu verarbeiten und zu interpretieren. Es ist primär in Python geschrieben und legt Wert auf Modularität und Zugänglichkeit für Forscher, die sich für die Schnittstelle zwischen Verhaltensfinanzierung, natürlicher Sprachverarbeitung und algorithmischem Handel interessieren.
💡Highlights
- ├─31,5 Mio. Modell-Ensemble-Architektur
- ├─61,3 % prädiktive Trefferquote
- └─Echtzeit-Signalanalyse-Pipeline
🎯Für
- ├─Quantitative Forscher
- ├─Finanzanalysten
- └─KI-Entwickler