MLOpsプロジェクトの最終アップデートでは、Qdrantベクターデータベースを用いたセマンティックキャッシングの統合に成功し、ティッカーに基づくフィルタリングのための24時間のTTLを持つ市場レポートおよびパフォーマンスデータの保存が強化されたことが強調されています。このプロジェクトは概念実証として設計されており、RSI、MACD、OHLCVを用いた特徴量エンジニアリングや、Yahoo Finance APIを利用した日次株価データの取得などの主要なコンポーネントを含んでいます。 また、7日間の株価予測のために訓練されたLSTMモデル、モデル適応のための転移学習、MLflowによるモニタリングも特徴としています。FastAPIのエンドポイントはトレーニングと予測を容易にし、RedisとDockerは効率的なキャッシュとデプロイメントを保証します。プロジェクトはGitHubで公開される予定で、電子書籍の作成やAWSへのさらなる展開も計画されています。