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# AlgoInvest&Trade
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Déterminer un choix optimal d'actions caractérisées par un coût et un rendement, en fonction d'un coût maximum pour un profit maximal
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## Introduction
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Ces instructions vous permettent de :
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- récupérer le programme,
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- d'installer l'environnement nécessaire à son exécution,
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- de l'exécuter,
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- d'en connaitre le résultat
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### Pré-requis
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paquets : python 3.11, python3.11-venv, git
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modules : csv
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### Installation
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1. créer l'environnement virtuel :
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python3.11 -m venv env
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source env/bin/activate
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```
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2. cloner le dépôt :
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git clone https://mcstn.fr/gitea/Yann/Projet7.git
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```
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## Exécution
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Pour l'algorithme bruteforce sur le dataset0,
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exécuter la commande :
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python3 bruteforce.py
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```
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Pour l'algorithme de DP, executer la commande :
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```
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python3 optimized.py
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```
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## Résultat
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Optimized traite par défaut les datasets 1 et 2;
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Décommenter la ligne du dataset0 dans le main() si besoin
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```
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$ time python optimized.py
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DATASET 1
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Cost: 499.43 €
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Profit: 196.84 €
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Shares : ['Share-HITN', 'Share-GRUT']
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DATASET 2
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Cost: 497.67 €
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Profit: 194.90 €
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Shares : ['Share-GEBJ', 'Share-LFXB', 'Share-FWBE', 'Share-PLLK', 'Share-ZKSN', 'Share-ZOFA', 'Share-PATS', 'Share-DWSK', 'Share-ALIY', 'Share-ECAQ', 'Share-FAPS', 'Share-JGTW', 'Share-QLWT', 'Share-OPBR', 'Share-ANFX', 'Share-IJFT', 'Share-JWGF']
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real 0m0,852s
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user 0m0,832s
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sys 0m0,018s
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## Auteur
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Yann <yann@needsome.coffee>
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## License
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N/A
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