Projet d'exercice ML en finance
Project description
📈 finance-ml
Un mini-projet d'apprentissage automatique en Python, construit avec Poetry et testé automatiquement avec pytest et GitHub Actions.
🚀 Objectifs du projet
- Mettre en place une structure de projet Python propre.
- Implémenter pas à pas des algorithmes de machine learning appliqués à la finance.
- Apprendre à écrire des tests unitaires avec pytest.
- Automatiser l’intégration continue (CI) avec GitHub Actions.
📂 Structure du projet
finance-ml/ ├── .github/workflows/ # Workflows GitHub Actions (tests automatiques) ├── src/my_package/ # Code source du package │ ├── init.py │ └── linear_models.py ├── tests/ # Tests unitaires │ ├── init.py │ └── test_linear_models.py ├── pyproject.toml # Configuration du projet (Poetry) ├── poetry.lock # Verrouillage des dépendances └── README.md # Documentation du projet
⚙️ Installation
Cloner le projet :
git clone https://github.com/Antoine-Moniz/finance-ml.git
cd finance-ml
Installer les dépendances avec Poetry :
poetry install
Activer l’environnement virtuel :
poetry shell
Fonctionnalités
Implémentées
Régression linéaire (LinearRegression) :
Avec ou sans intercept
Méthode des moindres carrés
Prédictions sur de nouvelles données
Tests
Lancer les tests unitaires avec :
poetry run pytest
🔄 Intégration Continue (CI)
Chaque push ou pull request déclenche automatiquement les tests via GitHub Actions.
Voir l’onglet Actions
pour consulter l’historique des exécutions.
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- Download URL: finance_ml_amoniz-0.1.0.tar.gz
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- Size: 2.0 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: poetry/2.2.1 CPython/3.13.2 Windows/11
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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| MD5 |
3cf7066101bb5aa64212df77ba88e09d
|
|
| BLAKE2b-256 |
9abb81e7e14c408c29941ec1ada3664248a7463193fcc8bb9d7de07ab9bd227f
|
File details
Details for the file finance_ml_amoniz-0.1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: finance_ml_amoniz-0.1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 2.5 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: poetry/2.2.1 CPython/3.13.2 Windows/11
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
df2a05b2d20e3dad196350d1c32baf14f0f420347757d468a1fc8d30c130ca82
|
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| MD5 |
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| BLAKE2b-256 |
4d76eadc3c137cc1d945e61ee9ae3c0827c8db895d4a07afbe2b2ed637efdd02
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