# ML бот для прогноза цены акции: Имя чат-бота: @stock_prediction_VV Для данного бота не использую никаких DevOps инструментов. Требуемые библиотеки:

1. pandas v4.8.0
2. yfinance v0.2.3
3. statsmodels v0.13.5
4. datetime v4.9
5. telebot v0.0.4

В main.py находится скрипт бота. В ML_model находится модель прогнозирования цены акции. Используется модель ARIMA.

ToDo: Backend

1. Handling incorrect tickers;
2. Improve ML models (Boosting, NN, RF, ARIMA tuning);
3. TimeSeriesSplit (CV);
4. Pipenv and Pipenv.lock (or requirements.txt);

Front-end

1. Flask and Waitress;
2. Add Docker-container and docker compose (docker-compose), add docker file into repo;
3. Include MongoDB.

Cool example: https://github.com/karan19100/Whatsapp-Stock-Market-Chat-Bot